MATLAB代码示例Realsene T265鱼眼相机的可变鱼眼立体声实施

立体视觉算法的测试，一直挺麻烦的，不是数据集不好找，就是算法不好调。立体声测试台 v0.1就比较省事，直接把多个作者的算法都打包好了，还顺手给你整合成统一接口。嗯，用起来还挺顺手，适合做算法横向对比。 图形界面的交互也还不错，点点按钮就能切换不同算法，响应也快。你要是想快速看看不同方法对某组图的效果，确实方便，不用自己一套套去跑脚本。 它内置了不少立体图像数据集，测试算法精度挺方便的。不过要注意啊，受限于 MathWorks 的文件发布政策，有些关键文件没法打包进去，有些功能会受影响。所以最好还是去它的完整版本链接下个完整版。 如果你做的是立体视觉匹配相关研究或者开发，用这个测试平台来跑 be

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。

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。

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 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