在医院实际环境中，经常遇到有问题的患者，对于一些特殊的场景，比如骨折，肺结节，心脑血管问题
需要图像对比增强来更为清晰的显示病灶助于医生确诊，先看效果：
肺纹理增强:
肺结节增强：
血管对比增强：
骨骼对比增强：
根据参考资料：
MATLAB版本：
https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/24409-hessian-based-frangi-vesselness-filter
算法原理：
https://baike.baidu.com/item/%E9%BB%91%E5%A1%9E%E7%9F%A9%E9%98%B5/2248782?fr=aladdin
将其原理翻译写成C++类库，在C++中使用Opencv对于矩阵操作比较方便，导出dll后再由C#调用，
新建C++类库工程：
#include "stdafx.h" #include <iostream> #include <string> #include <cstring> #include <cstdlib> #include <vector> #include "MatBase64.h" #include "frangi.h" #include "ET.Functions.h" using namespace std; using namespace cv; char* GetFrangiBase64Code(char* base64code, int SIGMA_START, int SIGMA_END, int SIGMA_STEP, float BETA_ONE, float BETA_TWO, bool BLACKWHITE){ //初始化矩阵参数 frangi2d_opts_t opts; frangi2d_createopts(&opts, SIGMA_START, SIGMA_END, SIGMA_STEP, BETA_ONE, BETA_TWO, BLACKWHITE); //处理传入的base64编码转为Mat对象 string imgcode =base64code; string s_mat; s_mat = base64Decode(imgcode.data(), imgcode.size()); vector<char> base64_img(s_mat.begin(), s_mat.end()); Mat input_img = cv::imdecode(Mat(base64_img), CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); //进行frangi算法处理 Mat input_img_fl; input_img.convertTo(input_img_fl, CV_32FC1); Mat vesselness, scale, angles; frangi2d(input_img_fl, vesselness, scale, angles, opts); vector<uchar> buf; imencode(".jpg", vesselness * 255, buf); auto *enc_msg = reinterpret_cast<unsigned char*>(buf.data()); string encoded = base64Encode(enc_msg, buf.size()); //返回base64编码 char *result = new char[encoded.length() + 1]; for (int i = 0; i < encoded.length(); ++i) { result[i] = encoded[i]; } result[encoded.length()] = '\0'; return result; }