ROI提取

利用Matlab实现图片中感兴趣区域（ROI）的提取，通过简单运行go函数即可进行可视化操作。

此函数以16位TIFF堆栈形式接收图像，并通过解交错处理其三个通道。它对核标记和病原体通道进行阈值处理和分水岭分割，以识别细胞核和细菌。然后，该函数使用病原体质心创建目标区域（ROI），并通过子图像提取病原体周围的细胞内信号。

ROI_PAC 是 InSAR 数据的超级利器，专为地球表面形变监测设计，像是地震、火山监测和城市沉降研究时的好帮手。它从数据到最终干涉相位图生成的全套流程，简直是 InSAR 领域的标配工具。你可以用它多种卫星平台的 SAR 数据，功能还是蛮强大的。如果你想更深入了解地球表面形变，ROI_PAC 的文档和教程可以帮你快速入门，实用性高。更棒的是，官方网站还了问答社区，遇到问题可以随时求助。总结一下，ROI_PAC 的强大工具和丰富的资源对科研人员和实践者来说是个不可或缺的宝藏。如果你正从事地面形变研究，ROI_PAC 绝对是值得一试的好帮手。

Matlab中的ROI提取代码Acquisition2P_class管理从预处理到活动轨迹提取的2P成像数据集。该代码包括三个类：Acquisition2P、selectRoisGui和acq2pJobProcessor，以及相关的方法和与其使用相关的代码。使用此存储库的软件还需要从Harvey Lab HelperFunctions存储库获取多个通用功能。对于Matlab版本2014b的建议，特别优化了显示和绘图，仅在此版本上检查错误。作者：塞尔曼·切蒂150104

这篇文章详细讨论了显著图的ROI检测算法，并提供了示例链接：http://imageprocessingblog.com/region-of-interest-selection-for-saliency-maps/。我们描述了一个实现显著性检测算法（如Itti-Koch [2]或GBVS [3]）的二进制掩码算法，无需显著图阈值。详细信息请参阅我们的论文 [1]：Bharath、Ramesh等人的“使用显著性引导的对象定位进行可扩展的场景理解”（IEEE控制与自动化会议(ICCA)，2013）。请访问：http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?a

这是一份基于Matlab的掌纹识别代码，用于实现掌纹分割和ROI提取。论文引用包括A. Genovese等人在IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2019年发表的《PalmNet: Gabor-PCA卷积网络用于非接触式掌纹识别》以及2019年IEEE国际计算智能大会上发表的《Touchless palmprint and finger texture recognition: A Deep Learning fusion approach》。详细文献链接请参考DOI: 10.1109/TIFS.2019.29111

在之前的版本（DIPVelocimetry ver 1.0）中，我们在不允许用户执行重叠ROI的情况下进行了microPIV。在这个版本中，我们现在升级算法以允许这样的事情，由于重叠的ROI，速度向量的间距更密集。

该算法利用半方差技术计算ROI图像的分形维数，用于评估图像中纹理图案的方向性。水平和垂直方向的半方差分别定义为在所有像素N上的像素强度之和，分形维数通过半方差对数图的线性斜率计算得出。

获取图表数据的需求挺常见的，尤其是你在整理文献或搞数据的时候。GetDataW.exe就是个专门干这事的小工具，能从科研文献里提取图表，响应也快，用法也不复杂，适合没时间手动复制图的你。 不需要你会什么图像，选中文献，点击提取，一步到位。兼容性也还不错，常见的PDF、Word文献基本都能搞定，拿来做数据归档或者做 PPT 图表还挺省事。 和它类似的工具还有不少，比如谷歌后羿数据收集工具.exe，但GetDataW.exe更偏科研文献场景，没那么复杂。你还可以搭配NoteExpress来做文献管理，一起用效率更高。 不过用的时候记得保存好原图，有时候提取图表时会压缩分辨率，影响后续使用。如果你经

使用Matlab开发数据筛选的图形用户界面（GUI），用户可以通过GUI界面输入筛选条件，对数据进行筛选和比较操作。