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。

鸡群优化算法（CSO）是基于鸡群的行为和等级制度来进行优化的一种算法。它通过模拟鸡群的搜索行为来寻求最优解，适合用于那些复杂的优化问题。这个 Java 实现的鸡群算法挺实用的，不仅能避免陷入局部最优，还能优化参数，提升鲁棒性。如果你有需要优化的参数，或者想避免算法反复走重复路线，这个工具还不错。 使用上也挺，只需要调用算法的相关方法即可开始优化。不过，像这种基于自然启发的优化算法，也有它的局限性，尤其是在求解大规模问题时，需要一些调整才能更好地适应。如果你对这类算法感兴趣，建议先了解一下鸡群的行为和如何将这种行为映射到优化模型上，这样对理解整个过程会比较有。 ，如果你有优化需求，CSO 是个值

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）。

眼单色像差的统计挺适合搞图像或医疗成像方向的朋友看一眼。文章用数据讲得明明白白：青光眼和糖尿病视网膜病变患者的高阶像差比正常人高出不少，分别是 2.9 倍和 1.8 倍。也就是说，如果你在做眼科成像、尤其是自适应光学相关的开发，这些参数能帮你搞清楚设备应该达到什么级别。文里还提到要用高阶的泽尼克多项式来校正像差——嗯，不是那种二阶三阶小打小闹的，是高于 8 阶的那种，系统精度得上得去。还有一点比较实用的是：波前校正器的行程需求也给出来了——青光眼要超 39μm，糖网病变要超 14μm。搞硬件调参时你至少心里有个谱。自适应光学系统不只是用在望远镜里，在眼科图像里也一样吃香，只不过面对的是活体人眼

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。

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