cuCIM

RAPIDS cuCIM是一个开源的、用于多维图像的加速计算机视觉和图像处理软件库，适用于生物医学、地理空间、材料和生命科学以及遥感用例。

cuCIM提供

• 增强的大型和n维标记图像文件格式（TIFF）文件图像处理能力
• 通过基于GPU的图像处理和计算机视觉原语加速性能
• 具有与OpenSlide相匹配的应用程序编程接口（API）的简单Python接口

cuCIM支持以下格式

• Aperio ScanScope虚拟切片（SVS）
• Philips TIFF
• 具有以下压缩方案的通用瓦片多分辨率RGB TIFF文件
  • 无压缩
  • JPEG
  • JPEG2000
  • Lempel-Ziv-Welch (LZW)
  • Deflate

注意：为确保您处于main分支，请访问最新的稳定版README.md。

• 2022年GTC加速使用Magnum IO将存储I/O传输到GPU [S41347]
  • cuCIM的GDS API示例：https://github.com/NVIDIA/MagnumIO/tree/main/gds/readers/cucim-gds
• SciPy 2021 cuCIM - 一个GPU图像I/O和处理库
  • 视频
• 2021年GTC cuCIM：一个GPU图像I/O和处理工具包 [S32194]
  • 视频

开发者页面

博客

• 使用多维图像处理增强图像分析
• 使用cuCIM加速Scikit-Image API：在GPU上执行n维图像处理和I/O
• 使用NVIDIA Clara™ Deploy加速数字病理学流程

网络研讨会

• cuCIM：一个GPU图像I/O和处理库

文档

发布说明可在我们的wiki页面上找到。

安装cuCIM

Conda

Conda（稳定版）

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

<CUDA版本>应为11.2+（例如，11.2，12.0等）

Conda（夜间版本）

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

<CUDA版本>应为11.2+（例如，11.2，12.0等）

PyPI

为CUDA 12安装

pip install cucim-cu12

或者为CUDA 11安装

pip install cucim-cu11

笔记本

请查看我们的欢迎笔记本（NBViewer）

下载样本图像

要下载笔记本中使用的图像，请从存储库根目录执行以下命令，将样本输入图像复制到notebooks/input文件夹

（您需要在系统中安装Docker）

./run download_testdata

或

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

从源代码构建/安装

有关构建说明，请参阅CONTRIBUTING.md。

贡献指南

欢迎为cuCIM做出贡献！请参阅CONTRIBUTING.md文件，了解如何向项目贡献代码和问题。

致谢

没有出色的第三方开源软件，这个项目就不会存在。

请参阅LICENSE-3rdparty.md，了解在此项目中使用了哪些第三方开源软件。

许可证

Apache-2.0许可证（见LICENSE文件）。

版权所有（c）2020-2022，NVIDIA CORPORATION。