cucim

cuCIM 项目介绍

cuCIM 是一个开源的加速计算机视觉和图像处理软件库，专为处理多维图像而设计。此项目主要应用于生物医学、地理空间、材料与生命科学以及遥感等领域。

项目功能

cuCIM 提供以下几大核心功能：

• 增强的图像处理能力：能够处理大型且多维度的标记图像文件格式（TIFF）文件。
• 加速性能：利用图形处理单元（GPU）进行基础图像处理和计算机视觉操作，从而极大加速计算过程。
• 简化的接口：提供简单直观的 Python 风格接口，同时与 Openslide 的应用程序接口（API）匹配。

支持的文件格式

cuCIM 可以处理多种图像文件格式，包括：

• Aperio ScanScope 虚拟切片（SVS）
• 飞利浦（Philips）TIFF
• 通用瓦片、多分辨率 RGB TIFF 文件，支持以下压缩方式：
  • 无压缩
  • JPEG
  • JPEG2000
  • Lempel-Ziv-Welch (LZW)
  • Deflate

安装指南

cuCIM 提供多种安装方式，主要包括通过 Conda 和 PyPI 进行安装：

使用 Conda

• 稳定版本：

  conda create -n cucim -c rapidsai -c conda-forge cucim cuda-version=<CUDA 版本>

  <CUDA 版本> 需要为 11.2 及以上（例如 11.2, 12.0 等）

• 每日构建版本：

  conda create -n cucim -c rapidsai-nightly -c conda-forge cucim cuda-version=<CUDA 版本>

  <CUDA 版本> 需要为 11.2 及以上（例如 11.2, 12.0 等）

使用 PyPI

• CUDA 12：

  pip install cucim-cu12

• CUDA 11：

  pip install cucim-cu11

案例和数据下载

cuCIM 提供各种笔记本示例，用户可以通过指定的命令下载测试数据以进行实践探索。请确保系统中安装了 Docker。

./run download_testdata

或者使用：

mkdir -p notebooks/input
tmp_id=$(docker create gigony/svs-testdata:little-big)
docker cp $tmp_id:/input notebooks
docker rm -v ${tmp_id}

源码构建与贡献

对于有兴趣进行源码构建或贡献的用户，可以参考项目的贡献指南。贡献包括代码的提交与项目问题的反馈。

致谢与许可

cuCIM 项目的成功离不开诸多第三方开源软件的支持，项目依据 Apache-2.0 许可证发布，详细的信息请查看 LICENSE 文件。

cuCIM 项目展示了 NVIDIA Corporation 的先进图像处理技术，助力多维图像的高效处理与分析。