用Matlab编写的3D数据导入函数

找到相邻体素的功能其实蛮常见的，但要实现一个通用且方式就不那么容易了。这个 Matlab 函数，能你在 3D 体积中，快速找到某个体素的 26 个相邻体素索引，边界附近的会少一些。如果你从事图像、计算机视觉或者类似的工作，这个函数简直就是省时利器。要注意的是，函数利用了sub2ind，你可以轻松获取 i、j、k 位置的体素索引，方便哦。 如果你有类似的需求，可以直接拿来用，也省得自己写那一大堆代码。说实话，这种功能在 Matlab 里好像并没有直接的内置函数，所以它蛮值得推荐的，节省了不少时间。

Marin，R.和Melzi，S.和Rodolà，E.和Castellani，U.，FARM：3D人体功能自动注册方法，CGF 2019内容快速开始该代码在“ Testset”目录内的所有网格上运行。要运行整个管道，请在文件中调整Matlab和Python解释器的路径： Pipeline\run_me.bat并运行它。您还可以按照以下顺序分别运行每个步骤： First_round.m Local_patch.m Fitting_1.py Second_round.m Fitting_2.py ARAP.m我们提供FAUST和TOSCA两种形状来验证设置是否正确。输出存储在目录中： Result

以imshow3D开头的图像展示工具，还挺适合想搞点 3D 花活的你。它跟imshow()差不多用法，但可以把图像贴到球体、圆柱体或者你自己定义的形状上。嗯，是那种真的贴上去，不是 PPT 上的“拟物效果”。默认是贴在一个圆柱体上，但你也可以自己传x, y, z坐标或者一个半径函数，来生成像圆锥、球体这种自定义表面。代码也不复杂，响应还快，配合colormap还能调出各种风格，热力图那种效果也有。举个例子：I = peaks(); imshow3D(I,'shape','sphere','colmap',hot(256)); 这样图像就能包裹在一个热热的球体上了，视觉效果直接。你也可以自己写个

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

体素体积的三维特征提取，用3D Voxel HOG搞定挺方便的。它是从 Dalal 和 Triggs 那个经典的 HOG 算法演变来的，不过用的是体素，不是像素。换句话说，二维 HOG 进化到三维了，适合体数据，比如医学影像或者 3D 建模。 3D VHOG的亮点是对局部结构的能力比较强，检测人脸、边缘、尖点这些特征还挺准。你可以拿它做风险，比如检测那些看起来伤人的部位，也可以用在立体图像的人脸识别上，灵活得。 实现方式比较纯粹，Matlab写的，结构清晰，适合拿来做二次开发或者改造。你要是搞过HOG，上手也不难，基本套路都差不多。 顺手推荐几个相关的资源，比如3D 体素邻域索引、体素光传播模

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。

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》。

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/matl

该函数使用3D直方图可视化多个变量之间的成对相关性，并绘制单变量直方图。所有轴限制和色标在子图中都是同步的，消除任何重复的轴标签/刻度。