该算法用于重建N路FRET显微镜数据,生成高分辨率的三维总荧光团浓度和蛋白质-蛋白质相互作用的3D图像。
Reconstruct3D3wayFRET用于N路FRET显微镜的3D重建算法
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2024-09-24
cooc3d 3D纹理特征提取算法
3D 图像的 Haralick 特征提取,cooc3d 这个 MATLAB 小工具还挺方便的。它能把传统的 2D 纹理算法扩展到三维,直接帮你搞定共生矩阵那一套。你只要给它一份 3D 图像的灰度矩阵,它就能输出一堆纹理特征,像什么对比度、同质性这些,做分类、识别都挺好用。
cooc3d.m是主力函数,逻辑清晰,注释也不少。读取 3D 图像、计算共生矩阵、提取 Haralick 特征,全流程一条龙。你可以直接扔进自己的图像流程里,比如医疗 CT、地质勘探建模这些都挺适配。
用法也不复杂,cooc3d 了一些demo 数据和测试脚本,基本上照着跑一遍就能懂。如果你熟 MATLAB,应该几分钟就能上
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2025-07-01
MATLAB算法用于校准立体相机系统并重建3D场景
提供一个使用MATLAB算法进行立体相机系统校准并重建3D场景的工具源码。该工具经过严格测试,可直接运行,适用于毕业设计和课程设计作业。如有任何使用问题,欢迎随时联系博主。
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2024-05-30
3D团块分割
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》。
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2024-05-01
imshow3D MATLAB 3D图像贴图工具
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
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2025-07-06
3D Curve Plotting in MATLAB with plot3
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。
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2024-11-02
3D堆叠块图用于二进制掩码的新型3D可视化工具
该函数通过在二进制掩码的每个面上绘制方形补丁对象,创建了一种新型的3D堆叠块图。它类似于等值面,但可以清晰可视化整个3D二进制掩码的结构,特别适用于从MRI/CT扫描中勾勒出的复杂结构。函数输入包括:mask - 3D逻辑数组或3D二进制掩码,offset - 可选的补丁坐标偏移量,默认为[0 0 0],varargin - 可传递给patch命令的绘图样式属性,如颜色或透明度等。
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2024-08-01
Hatsune Miku 3D Model in 3DS Max
初音模型3DMAX是基于世界知名的虚拟歌手初音未来所创建的三维模型资源,广泛用于创作音乐MV、动画、游戏、虚拟现实等项目。初音未来由Crypton Future Media公司推出,以其独特的形象和音乐风格在全球范围内拥有大量粉丝。
在3DMAX中,初音模型通常包含以下关键元素:1. 3D几何体:模型的基础,由多边形等构成,精确再现初音的身体特征。2. 纹理:增添模型色彩和质感,包括颜色贴图、法线贴图等,模拟皮肤、衣物等的质感。3. 材质:定义物体表面的光学属性,如反射和光泽,使模型更真实。4. 骨骼绑定:将模型与骨骼结构关联,实现动画效果。5. 动画控制器:提供工具创建和编辑动画,调整模型动
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3D Voxel HOG Matlab实现体素体积的3D HOG特征提取
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
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2025-06-24