图像堆栈

3D图像堆栈查看器优化后支持灰度图像处理

这是一个优秀的工具，用于显示各种3D图像堆栈，包括LSM（激光扫描显微镜）图像、CT扫描（X射线）图像、核磁共振图像、共聚焦显微镜图像和OCT（光学相干断层扫描）图像。当前版本专注于灰度图像处理，只需将您的图像堆栈格式化为3D数组，即可开始使用。

Matlab 3 2024-07-20

查看图像堆栈GUI探索延时显微镜数据集

读取tiff图像堆栈：使用Matlab函数ReadTiffStack('绝对文件名')来加载数据集，然后通过GUI界面浏览图像堆栈。这种方法允许用户方便地探索和分析延时显微镜捕获的数据序列。

Matlab 0 2024-08-13

掌握ELK堆栈的技巧

《学习ELK堆栈.pdf》 《学习ELK堆栈.pdf》

spark 0 2024-08-14

ELK堆栈Kibana汉化工具

【Kibana汉化包】是专为Kibana 6.X版本设计的语言本地化工具，为中文用户提供友好的界面体验。ELK堆栈中，Kibana作为重要组成部分，主要用于数据可视化和交互式探索，广泛应用于日志管理和分析领域。汉化包通过翻译按钮、提示信息、菜单选项等界面元素，使操作指示更加清晰易懂。安装和使用过程包括下载解压压缩包、“Kibana_Hanization-master”复制汉化文件到配置目录，修改配置文件设置默认语言为中文，然后重启Kibana服务。用户需注意汉化包与Kibana版本兼容性，并在需要时参考官方文档或社区寻求支持。

算法与数据结构 0 2024-09-14

3D图像重新定向和去旋转：辅助或自动重新定向3D图像堆栈

该方法包括以下功能： 图像重新定向 (imstack_reorient)：辅助或自动将3D图像堆栈重新定向到所需的参考框架。 图像去旋转 (imstack_derotate)：将重新定向后的堆栈旋转回原始参考系，使选择区域与原始图像对齐。 通过这种方法，可以一致地执行感兴趣区域选择，而不会在图像分析中引入插值误差。

Matlab 4 2024-05-30

利用ELK堆栈实现数据洞察和业务指标

通过实例详细介绍了如何利用Logstash收集和处理数据，使用Elasticsearch进行高效数据存储和检索，以及如何通过Kibana实现数据可视化和分析。此外，还讨论了ELK堆栈在生产环境中的部署考虑、监控和故障排查，包括配置管理、数据管理、索引模板和缓存管理等关键内容。全面指南，帮助读者充分利用ELK堆栈优势进行数据处理和分析。

统计分析 0 2024-09-14

基于MATLAB的交互式堆栈图形对象开发

基于多眼版本的MATLAB，开发了一种交互式数据可视化堆栈图形对象。

Matlab 1 2024-08-03

Austin：适用于 CPython 的 Python 框架堆栈采样器

Austin 是一个用纯 C 语言编写的，适用于 CPython 的 Python 框架堆栈采样器。它通过读取 CPython 解释器的虚拟内存空间来收集样本，从而获取有关当前正在运行的线程和正在执行的框架堆栈的信息。您可以使用 Austin 轻松创建强大的统计分析器，用于识别代码中的性能瓶颈。

统计分析 6 2024-05-23

使用Matlab进行图像处理将彩色图像转换为黑白图像

Matlab开发-将图像转换为黑白图像。利用无背景切片图像技术，实现彩色图像向黑白图像的转换。

Matlab 2 2024-07-30

图像访问

ImageAccess.rar 文件包含与图像访问相关的资源和工具。

Access 3 2024-05-21