基于3D支架的细胞活力估算器

这是一个用于可视化来自mhd文件或ImageType格式工作区的医学图像的3D和4D查看器。其特性包括3D/4D图像可视化、图像叠加、斜切以及3D切片的可视化，还支持基本的刚性注册。推荐与医学图像处理工具箱（如下确认）一起使用。例如： >> im1 = read_mhd('BMode_ultrasound_4D.mhd'); >> im2 = read_mhd('ColorDoppler_ultrasound_4D.mhd'); >> SimpleViewer_GUI然后选择文件->从工作区打开。最新版本可在以下位置找到： https://gitlab.com/compounding/matlab

利用图像导数分割密集3D组织中的细胞核。输入为一系列时间成像的z切片，格式为tiff或lsm。基于图像导数进行初级分割后，计算3D属性，并推断分割对象的图像统计数据。聚类方法解析融合的原子核为单个原子核（计算时间较长）。详情见已发表研究文章《3D胚胎成像中的对象分割和地面真相》。

非常实用的3D粒子插件，这款插件能够精确追踪摄像机的动态，为3D场景增添了更多的现实感和动态效果。

COLORVFIELD3彩色3D矢量场绘图仪用于在3D空间中绘制彩色矢量场。函数COLORVFIELD3(X, Y, Z, U, V, W)会在指定的点(x, y, z)处绘制具有分量(u, v, w)的矢量，并根据矢量的长度进行着色。使用jet颜色图，最小的矢量显示为蓝色，最大的矢量显示为红色，共分为32个颜色级别。 用户还可以自定义颜色级别，通过传入NUMBER_COLOR_LEVELS参数调整颜色的细分。例如： X = linspace(-10, 32); Y = linspace(0, 32); Z = linspace(0, 32); U = linspace(-1, -5, 32); V = linspace(1, 5, 32); W = linspace(0, 32); colorvfield3(X, Y, Z, U, V, W)

这段Matlab代码实现了基于随机游走的3D形状匹配算法。该算法通过模拟粒子在三维模型表面随机游走的过程，计算模型上每个点到其他点的距离或相似性，从而实现形状匹配。 代码功能： 加载三维模型数据 定义随机游走参数（例如，步长、游走次数） 执行随机游走模拟 计算模型上点之间的距离或相似性矩阵 可视化匹配结果 使用方法： 将三维模型数据文件（例如，.obj, .ply）放置在代码所在目录下。 修改代码中加载数据的路径和文件名。 设置随机游走参数。 运行代码。 注意： 代码需要安装Matlab环境才能运行。 可以根据需要修改代码，例如，使用不同的距离度量方法或可视化方式。

介绍了一种基于自监督学习的3D人体姿态估计方法，该方法利用单目视频帧序列进行3D姿态生成，并采用自监督校正机制，通过保持3D几何一致性来增强模型性能。该方法的核心部分使用C++实现，并由深度学习工具箱Caffe提供支持。在Human3.6M、KTH Football II和MPII数据集上进行的实验结果表明，该方法具有良好的性能表现。

Matlab代码sqrt如何利用球形嵌入进行3D重建下载Aspire 0.14。从下载Aspire 0.14 Matlab代码，假设已将Aspire软件包提取到名为$ ASPIRE的文件夹中。假设3DReconstruction_SE中的文件已复制到名为$ SE的文件夹中。启动Matlab并执行以下操作：安装转到目录$ ASPIRE运行'initpath'，然后运行“安装”以安装ASPIRE（只需运行一次）。初始化转到目录$ ASPIRE运行“ initpath”（每次启动Matlab会话时都需要运行）。转到目录$ SE运行“ initSEPath”（每次启动Matlab会话时都需要运行）。用模拟数据进行实验转到目录$ SE / SimulatedData运行“ produceSimulatedProjections（NumP，SNR）”，可以从以下列表中选择NumP和SNR的值运行“ testSimulatedData（NumP，SNR）”，可以从以下列表中选择NumP和SNR的值NumP信噪比100 0.2 500 0.2 1000 0.2 2000 0。

三维曲线图 plot3 基本的三维图形指令: plot3(X,Y,Z)- X,Y,Z 是长度相同的向量，绘制一条分别以向量 X,Y,Z 为 x,y,z 轴坐标值的空间曲线。 plot3(X,Y,Z): X,Y,Z 均是 mxn 的矩阵，绘制 m 条曲线，第 i 条曲线分别以 X,Y,Z 矩阵的第 i 列分量为 x,y,z 轴坐标值的空间曲线。 plot3(x,y,z,s): 带开关量 plot3(x1,y1,z1,'s1', x2,y2,z2,'s2', …) 使用 plot3 可以方便地创建三维空间中的曲线，为数据可视化提供强有力的支持。

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