MATLAB代码示例Realsene T265鱼眼相机的可变鱼眼立体声实施

这个项目与我的论文相关，使用Matlab R2020a编写的代码从成年斑马鱼的行为视频中识别出快速的惊吓反应。代码首先导入视频并标识感兴趣的鱼类区域，使用imfindcircles()函数检测目标区域。随后，对视频的每个后续帧减去第一帧，并计算差异帧中所有像素的总和。快速惊吓反应在极短时间内发生，代码通过梯度值和阈值识别这些响应。

Matlab脚本套件用于分析眼动数据，支持从眼动仪导入数据，可输出凝视坐标及其时间戳列表。对于非Tobii眼动仪，可以通过编写自定义的import_trials函数来适应不同数据格式。额外的通用定位查找算法脚本位于extra目录，用于解决定位问题。要使用，请编辑import_data.m中的常量：EXP_ROOT（实验根目录）、IMG_ROOT（图像根目录）、X_RES（X尺寸显示分辨率）、Y_RES（Y尺寸显示分辨率）、SUBJECT_NAMES（主题基本名称数组）。

MATLAB仿真代码，用于人眼定位和背景去除的应用。该算法通过分析图像数据来精确定位人眼，并有效去除背景干扰，提升视觉识别准确性。

本项目包含智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多个领域的Matlab仿真代码，适合科研人员使用。

研究探索了在Matlab环境下进行鱼眼镜头的校准方法，以优化图像处理和视觉识别的准确性。

满足视力受损人群的迫切需求 提供先进的视觉体验，超越传统疗法

Matlab分时代码幼虫斑马鱼追踪器，用于跟踪游泳中斑马鱼幼体身体上的多个运动学点。此工具的动机在于，随着幼虫斑马鱼在生物医学和遗传学研究中的广泛应用，精确追踪其行为变化对于评估遗传或神经操作的效果至关重要。这项研究分享了我为此开发的自动跟踪工具，在游泳中准确地定位斑马鱼幼体的运动轨迹。视频展示了不同条件下斑马鱼对振动的响应，提供了质心和身体追踪的详细结果。

MATLAB 的 FastEyetracking 项目，是那种你一看就觉得“嗯，这东西还挺实用”的工具。专门搞高效眼部追踪的，挺适合做交互实验或者生物识别的场景。 thresh.m的阈值分割，比较基础但关键，像imbinarize这种操作，就是图像中最常见的那类——让你快速把图像搞成黑白两块，好识别。 lineint.m和partiald.m边缘，应该涉及像Canny或Sobel这些经典算子。眼睛的边缘提出来，后面干啥都方便。 再看getEye.m和getEyes.m，一个管一个眼，一个一对眼，组合拳来的。配上drawcircle.m画圈圈定位中心点，调试的时候清楚。 search.m负责帧间

这款插件不仅包含饱和度功能，还具备多种操作模式，如软限幅和硬限幅。它能够将输入延迟和反馈应用到立体声延迟中，通过立体声延迟时间签名、BPM控制和立体声反馈控制来调节效果。此外，它还支持乒乓延迟设置，让左右声道在耳朵之间产生动态平移效果。