ProyectoVisionPt1

Nombre: Bryan Avila Carrera: Computación

Descripción

Este es un proyecto de visión computacional desarrollado en C++ utilizando Qt, ITK y OpenCV. Su objetivo principal es cargar volúmenes médicos (en formato NIfTI), visualizar cortes axiales, segmentar tumores, calcular estadísticas y generar videos del proceso.

Tecnologías utilizadas

• Qt5: Para la interfaz gráfica de usuario (GUI).
• ITK: Para la lectura y procesamiento de volúmenes médicos 3D.
• OpenCV: Para operaciones de mejora visual, detección de bordes y procesamiento en 2D.
• CMake: Para la configuración y compilación del proyecto.

Funcionalidades

• Cargar volúmenes médicos (*.nii) de imagen y máscara.
• Visualizar cortes axiales con sobreposición de la segmentación.
• Procesamiento de imagen 2D (CLAHE, Canny, Laplaciano).
• Generación de archivos CSV por corte con datos originales y de máscara.
• Cálculo de estadísticas de la región segmentada.
• Guardado de imágenes procesadas.
• Creación de video mostrando todos los cortes axiales procesados.

Estructura del proyecto

``` proyectoInter/ ├── build/ # Carpeta de compilación ├── codePython/ # Scripts Python (generar histogramas) ├── Datoscsv/ # CSVs generados por corte (original y máscara) ├── ImagenesTesteo/ # Imágenes NIfTI de entrada para pruebas ├── Resultados/ # Imágenes procesadas guardadas ├── Videogenerado/ # Videos generados desde los cortes ├── src/ # Código fuente en C++ │ ├── main.cpp │ └── mainwindow.h / .cpp ├── CMakeLists.txt └── README.md ```

Cómo compilar

Desde la raíz del proyecto:

```bash mkdir build cd build cmake .. make ```

El ejecutable será generado (en este caso `VisionApp` donde lo tengo definido en mi `CMakeLists.txt`). Luego puedes ejecutarlo con:

```bash ./VisionApp ```

Recuerda: Asegúrate de tener instaladas las dependencias necesarias: Qt5, OpenCV, ITK y CMake.

Uso general

1. Abre la aplicación.
2. Usa el botón "Cargar Imagen" para seleccionar un archivo NIfTI de imagen.
3. Usa "Cargar Máscara" para seleccionar el volumen de segmentación correspondiente.
4. Visualización de los cortes en la interfaz.
5. Presiona "Guardar Todo" para generar:
   • Imágenes procesadas (en `Resultados/`).
   • Archivos CSV de los cortes (en `Datoscsv/`).
   • Video generado de todos los cortes (en `Videogenerado/`).
6. Para generar el histograma, debemos crear un entorno virtual de Python y ejecutar el siguiente archivo:
   • codePython/