GIPL工具包处理Guys图像处理实验室卷文件的工具包-MATLAB开发

这款matlab工具箱是数字图像处理领域的经典之作，能够帮助用户深入学习和理解该领域的核心概念。

数字图像处理MATLAB版的DIPUM工具包，版本1.1.3（最新版本为1.1.4）。与站内其他版本（均为P文件版）不同，这是M文件版，因此对于我来说很有价值，费了不少功夫才找到。希望这能方便大家的学习。

医学图像处理工具包DFT的Matlab源码3DImageToolkit是一个C++库，通过连接组件的区域可缩放拟合能量来执行基本的图像过滤和半自动分割。此分割方法背后的理论可以在费德勒等人的研究中找到。该工具包随BSD许可证发布，详细信息请参见作者的文件。

mfits是一个简单的Matlab工具包，用于天文数据的拟合。

介绍CORESYF工具包v.0.1，这是为Co-ReSyf平台开发的第一个版本命令行图像处理工具。coresyf_toolkit目录包含所有工具脚本的源代码，examples目录存储示例数据文件。Python版本的CORESYF工具包支持Python 2.6-2.7，安装简便，无需其他依赖。用户只需运行docker，详细用法请参见示例。如果尚未构建映像，请运行docker-compose build命令以构建带有标签repo.coresyf.eu/toolkit:latest的映像。测试工具集可以通过运行docker-compose run test命令执行，也可以逐个测试工具。

数据的 DPS 工具包，真的是搞科研、做统计的好搭档。安装包体积不大，装起来也快，界面虽然不算花哨，但功能还挺全。支持多变量、趋势预测啥的，用来跑点科研项目完全没问题。 DPS 数据系统的亮点在于它比较贴合中文用户的操作习惯，按钮、功能命名都接地气。尤其是那种常规的统计，比如方差、回归模型，点几下就能跑出结果，响应也快。 如果你习惯用 Excel 做基础，再把数据丢进 DPS，效率会高不少。而且你要是学过 MATLAB 或 SAS，基本能秒上手，思路像，语法不难。 对了，它也支持一些预测，用着比 Python 的 pandas + scikit-learn 套路简单多了，不用写长长的代码。适合

MATLAB开发工具验证工具包。版权所有2018 The Mathworks，Inc。

MATLAB工具包已经发展成为一系列产品，包括MATLAB主工具包以及多种辅助工具包。随着时间的推移，这些工具包不断演进，为用户提供了广泛的功能和应用场景。

Matlab开发：Matlab注释剥离工具包。这是一个实用工具集，用于从字符串和文件中去除Matlab注释的部分内容。