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

使用Matlab开发动态数组堆栈对象

在Matlab开发中，解决动态数组问题的一部分方案是实现堆栈对象。Matlab中直接将元素附加到数组可能效率低下，特别是在不知道最终数组长度的情况下。堆栈对象作为链表的一种形式，包含顶部项目和指向下一级堆栈的指针，被实现为嵌套的元胞数组。例如，可以使用空栈初始化对象，然后逐个将元素推入堆栈。最后，通过堆栈转换函数将堆栈对象转换为Matlab数组，以优化性能。

Matlab 0 2024-09-28

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

Matlab精度检验代码-HDR融合基于视觉显著性与堆栈扩展的无鬼HDRI

在进行HDRI（高动态范围图像）合成时，Matlab精度检验代码是必不可少的工具之一。此代码通过视觉显著性与堆栈扩展技术来提升图像合成精度，从而避免产生鬼影现象。该方法通过对不同曝光时间下的图像进行精确融合，能够生成具有高质量的无鬼影效果的HDR图像。 关键技术包括：1. 视觉显著性分析，确保合成时重要信息的突出。2. 堆栈扩展技术，通过细节保留与高对比度的处理来避免鬼影现象。3. 高精度图像处理，保持色彩和亮度的自然过渡。 此代码适用于各种HDR图像合成任务，尤其在多个曝光图像处理时表现突出，避免了传统方法中常见的合成误差和鬼影问题。

Matlab 0 2024-11-05