3D摄像机跟踪器

随着CCTV摄像技术的进步，人跌倒检测技术日益完善。

Matlab开发-摄像机的Matlab Support Package。通过Motion JPEG HTTP和RTSP URL从IP摄像机提取实时图像流。此支持包为Matlab用户提供了便捷的图像获取方式，可用于多种图像处理和计算机视觉任务。步骤如下： 安装并配置Matlab Support Package。 设置Motion JPEG HTTP和RTSP URL以连接到IP摄像机。 使用Matlab编写代码从摄像机实时获取视频帧，支持动态分析与图像处理操作。 此流程简化了IP摄像机图像采集的复杂性，使用户能高效进行数据采集与分析。

MogileFS 组成三个跟踪器 (trackers)，其主要工作包括：复制、删除、查询、清理器和监控。客户端与 trackers 交互，同时运行多个 trackers 可实现负载均衡。

包括引言、图像形成过程、传统标定方法如DLT方法、RAC方法和简易标定方法、摄像机自标定、基于主动视觉的摄像机标定、分层重建理论和多视点几何。通过技术的深入探讨，帮助读者全面理解摄像机标定的各个方面。

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

假设我们需要追踪在3D空间中以恒定速度移动的物体。我们的设备观察方位、范围和高度（圆柱坐标），但我们感兴趣的是直角坐标。由于变换是非线性的，因此需要使用扩展卡尔曼滤波器。因为X、Y和Range、Bearing之间的变换是非线性的，而Z和高度之间的变换是线性的（Z是高度），因此可以有效比较扩展卡尔曼滤波器的性能。通过将其在Z轴上的线性估计误差与X和Y轴上的非线性估计进行比较，可以评估其对估计结果的影响。

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》。

摄像机标定技术是2008年数学建模竞赛的主题之一，详细论述了其推理过程和实现程序，使用了Matlab进行程序设计和验证。

此程序汇集了不同颜色通道中细胞计数的结果，以便从Excel表格中快速计算细胞活力。该程序还评估了ImageJ可行性宏中收集的细胞活力数据，准确地量化了3D培养中细胞活力，通过cLSM显微镜扫描，将堆栈分为独立通道，并在每个图像中使用定制的ImageJ宏（Cellcounter3D）分析细胞活力。