粒子图像测速

PIVlab是一款基于GUI的粒子图像测速软件，专用于MATLAB。它能够快速准确地计算粒子图像的速度分布，并支持导出、显示和流型分析。用户友好的界面允许直接控制PIV相机和激光器，从而实现高效的数据采集和后处理。

卷积滤波器matlab代码bfield_piv用于粒子图像测速工具链。该代码利用MatPIV工具箱执行速度场的PIV计算。大部分Matlab代码在这里执行原始图像的预处理，利用ImageJ宏以改善流中粒子的可见性，并平衡图像对之间的强度级别。设置输入结构以运行MatPIV和过滤器，然后计算速度场后处理。从PIV速度场计算其他流量统计信息，并创建人物和电影只要有可能，bfield_Piv将并行运行以大大提高性能，并将充分利用所有CPU内核，并在超级计算机的无头模式下运行。用法示例-用户输入和设置-批处理在该示例中的实验对应于海洋流体动力学涡轮的湍流尾流的PIV。这是示例中的涡轮机图像；有趣的功能

该Matlab源码涵盖了智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划和无人机等多个领域，实现实时带电粒子图像的重建。

包含了关于Matlab数字全息图像测速技术的多个程序，涵盖了二值化、分割和三维重建全息图的处理方法。

在图像分割处理中，Sobel算子通过水平、垂直、45度和135度的梯度方向，能够有效识别边缘信息。这种处理方法适合对复杂结构的汉字等图像进行精确分割。在水平和垂直方向上，Sobel算子能够捕捉图像的主要轮廓，而在45度和135度的方向上，它进一步提高了对细节的识别度。最终的分割结果清晰完整，能满足大部分细致图像的分割需求。

基于图像轮廓生成轴对称血管曲率因子图 本方法利用图像中轴对称血管的轮廓线 (I)，计算血管表面每个点的曲率因子，生成曲率因子图 (Mat)。 输入： I：二值边缘图像，表示图像中轴对称血管的边界曲线，其厚度接近一个像素，且相对于 Y 轴对称。 输出： Mat：双精度矩阵，大小与输入图像 I 相同，表示图像中血管区域内每个点的曲率因子 (F)。 应用： 可用于调整容器表面的反射，识别透明容器中的材料。

打击迹线的 SmarTrace 的 Matlab 代码挺适合做单分子，尤其是搞AFM 图像的朋友。界面借了EasyWorm GUI的思路，操作比较直观。只要你用过Matlab 2018a或更新版，直接把文件夹扔进路径里就能跑。 嗯，SmarTrace 专门用来追踪那种明亮的链状结构，像胶原蛋白或者 DNA 的纤丝图，背景偏暗的图也没问题。想试试？先装好深度学习工具箱，再把图像放到同一目录，省得路径出错。响应也快，代码也简单，算是入门和进阶都适合的一个工具。 如果你还想了解更多，推荐你看看它的论文，或者去找找类似的工具，像AFMunroll或者BayesPI，都挺有意思的。

Cloudflare 的 Anycast IP 不少，连接质量却参差不齐。cloudflare-ip-tester就是用来批量测试这些 IP 的好工具，功能挺全，响应时间、下载速度、IP 归属地一网打尽。支持 HTTP 响应时间检测，还能算平均下载速度，蛮适合折腾自定义节点的场景。你想优化访问速度？直接跑一遍结果就心中有数。测试结果还有统计，IP 实际位置也能看到，基本该测的都测了。支持安卓也挺加分的，移动端测试不是问题。嗯，UI 不花哨，但够用，代码也清爽。如果你手上有一批 Cloudflare 的 Anycast IP 想挑质量好的，或者想搞 CDN 加速优化，那这款工具可以试试。想更深入

查询子图的车站售票管理系统，页面跳转逻辑清晰，模块分布也蛮合理的。适合用来练手前后端数据交互，尤其是那块查询逻辑，写得还挺实在的。你要是想搞点类似的小项目，直接拿来参考就省事。 查询子图的页面结构比较直观，像售票信息、用户数据这些都做了分栏，逻辑清晰不绕弯。前端页面和后台交互用得多半是常规的表单提交加SQL 查询，实操下来响应也快。 要说亮点，数据调用方式还挺干净的，像查询车票信息时，写了条件筛选，还用了select where那套，思路挺标准的。哦，还有，子图跳转做了防止死链的，挺细心。 如果你之前玩过PB或者ASP的项目，这个资源你肯定不陌生，和PB 系统优化那一类的项目风格差不多。后台逻

该项目提供了一种简化 subplot 函数初始化的方法，仅需指定行数、列数或索引即可创建子图。