仿生眼

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。

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

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代码示例：这篇文章介绍了如何使用MATLAB生成矢量场，实现对Realsene T265鱼眼相机的可变鱼眼立体声。该方法基于CUDA11.2和OpenCV4.5.1，演示了如何将视差数据转换为深度数据，适用于等距模型。

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）。

探讨了鸡群优化（CSO）这一新兴的仿生算法，由Xian-Bing (2014)提出，并采用matlab进行开发。CSO利用先天多群和自适应算法的特性，展现出在解决复杂问题时可能优于其他元启发式算法的潜力。

综合研究结果表明，含气量、渗透率、微幅构造和煤体结构是裸眼多分支水平井高产的关键地质因素。在富集条件相似的情况下，渗透率大小决定了裸眼多分支水平井能否高产，而微幅构造和煤体结构影响着高产后能否持续稳产。

Matlab图像处理工具用于开发基于Raspberry Pi的眼动仪，测量眼位和眼动。这款眼动仪采用眼镜式设计，类似普通眼镜，是大学生创新实验项目的一部分，得到湖南师范大学的资助。

该工具集提供一系列Matlab函数，用于设置Eyelink眼动仪以及绘制眼动轨迹，尤其适用于需要被试注视中心点的实验设计。 Eyelink设置 EyelinkSetup文件夹 下包含用于设置和校准Eyelink眼动仪的功能函数： setupEyelink_Projector: 初始化、设置和校准Eyelink，用于跟踪观察投影仪屏幕上刺激的被试。 setupEyelink_Bore: 初始化、设置和校准Eyelink，用于跟踪观察膛孔监视器上刺激的被试。 在开始任何需要眼动追踪的实验前，请运行相应的设置函数。 眼动轨迹绘制 PlottingEyeMovements文件夹 下包含用于绘制眼动

该项目开发一个界面，通过眼动追踪实现全身瘫痪患者的导航交流工具，使用Matlab视觉工具箱进行面部特征和眼睛检测。通过灰度处理和二值化图像转换，降低计算负荷和提升性能。该项目硬件包括网络摄像头和树莓派屏幕显示，支持HDMI/VGI电缆输出。