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PTVResearch是粒子跟踪和粒子图像测速的领先代码，该代码由matlab开发。

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简介：
PTVResearch 是一款领先的粒子跟踪测速软件，其核心技术源自光流方程的 Lucas-Kanade 解决方案。 该软件通过分析物体的表面特征，精确地确定固体以及流体运动的速度场，并能广泛应用于多种场景，例如：河流中的水流、包含大量颗粒的流动现象，以及对流体动力学精度要求极高的仿真模拟。 此外，PTVResearch 不仅能够计算出极高分辨率的欧拉和拉格朗日速度数据，还集成了强大的预处理和后处理工具。 该软件采用基于 MatLab 的图形用户界面设计，作为便捷的工具箱直接安装，用户无需具备任何专业背景即可轻松上手使用。

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  • PTVResearch: 粒子跟踪与粒子图像测速的顶级代码 - MATLAB 开发
    优质
    PTVResearch是一款专为MATLAB设计的专业工具包，专注于粒子跟踪（PTV）和粒子图像测速（PIV），适用于流体力学及颗粒动力学研究。 PTVResearch 是一款先进的粒子跟踪测速软件，它基于光流方程的 Lucas-Kanade 解法。该软件利用表面特征来确定固体与流体流动的速度场，并适用于多种应用领域，如河流流动、密集颗粒流动以及高保真度流体力学模拟等。除了提供高分辨率的欧拉和拉格朗日速度数据外，PTVResearch 还集成了先进的预处理及后处理工具。其基于 MATLAB 的图形用户界面作为工具箱直接安装使用，无需具备专业知识即可操作。
     
  • 基于MATLAB的粒子图像测速(PIV)源代码
    优质
    本源代码为利用MATLAB开发的粒子图像测速（PIV）工具，适用于流体力学研究中的速度场测量与分析。 很好的粒子图像测速（PIV）Matlab源代码，在MATLAB 2010版本下测试通过。
     
  • MATLAB 中的粒子滤波目标跟踪代码
    优质
    这段简介可以这样写： 本项目提供了一套基于MATLAB实现的粒子滤波算法用于进行动态场景中的目标跟踪。通过模拟大量随机样本（即“粒子”），该系统能够估计和预测移动物体的位置，尤其适用于处理非线性、非高斯问题，如复杂的视觉追踪任务。 利用粒子滤波目标跟踪的方法来追踪目标。该程序首先进行检测然后执行跟踪。
     
  • MATLAB中的粒子滤波目标跟踪代码
    优质
    本代码实现基于MATLAB的粒子滤波算法进行目标跟踪，适用于计算机视觉与信号处理等领域，为研究和开发提供便捷工具。 MATLAB exchange上有一个基于粒子滤波的目标跟踪代码。
     
  • MATLAB中的粒子滤波与目标跟踪粒子
    优质
    本文章详细介绍了在MATLAB环境下实现粒子滤波技术及其应用，重点讲解了如何利用该技术进行高效的目标跟踪。通过实例分析和代码演示，帮助读者深入理解并掌握基于粒子滤波的追踪算法设计。 这段文字描述了一个带有详细注释的MATLAB粒子滤波程序，适合初学者使用。
     
  • MATLAB中部分代码无法运行 - PIV: Python和MATLAB中的粒子图像测速(PIV)代码
    优质
    本文探讨了在使用MATLAB进行粒子图像测速（PIV）分析时遇到的部分代码执行问题，并介绍了Python与MATLAB两种编程语言在PIV应用上的代码实现情况。 在MATLAB中有一些粒子图像测速（PIV）代码运行存在问题，在Python和Matlab中的PIV代码中，Python版本的代码（Python_Code.py）经常更新，而Matlab版本相对较旧。如果可以的话，请使用Python代码。在某些情况下，Numba库可以使代码运行得更快（最多2.2倍）。如果您不想使用Numba，请将第12和第15行注释掉。
     
  • 基于粒子滤波算法的目标跟踪代码
    优质
    本项目基于粒子滤波算法实现高效准确的目标跟踪功能。通过动态调整粒子权重与重采样过程优化目标定位精度，适用于多种复杂场景下的对象追踪任务。 利用粒子滤波算法进行的目标跟踪代码对学习目标跟踪的同学有所帮助。
     
  • MATLAB中的视频图像跟踪代码-LIP追踪与Snake活动轮廓及粒子滤波器...
    优质
    本项目提供在MATLAB环境下实现LIP人体关键点检测、Snake活动轮廓模型和粒子滤波器等技术进行视频中目标物体精确跟踪的源码，适用于计算机视觉研究。 我使用MATLAB编写了图像视频追踪代码来实现唇部和眼睛的追踪功能，并加入了一些高级特性。我的蛇算法经过粒子过滤增强处理，能够应对急剧变化的情况（例如在liptracking3.avi中间部分）。此外，该算法还能跟踪其他面部特征：对于眼晴，在liptracking2、liptracking3和liptracking4视频中可以实现全程跟踪唇部；但在某些情况下，比如在liptracking2的第1493帧之后可能无法再追踪到嘴唇（不确定是否由于滤波器的原因），但能够持续追踪大约200帧。不过在整个测试序列里眼睛部位始终能被准确捕捉并分析。 最终输出结果以AVI格式保存，并会替换原有文件内容。若要执行代码，请确保图像文件夹和所有MATLAB脚本位于同一目录下，且该目录的名称应与所使用的视频数据集相匹配（例如liptracking2, liptracking3或liptracking4）。有两种方式可以运行我的程序：一是直接调用entry.m来依次完成在线跟踪；二是手动通过main.m函数进行处理，其调用格式为main(文件夹名, 根节点, 开始索引, 结束索引)。实时显示模式下每帧都会逐个展示出来，但速度较慢，因此建议等待程序全部运行完毕后再查看最终结果。 每次执行完成后每个测试序列都将生成相应的视频输出作为追踪效果的呈现方式。
     
  • 基于粒子滤波器的多目标跟踪MATLAB代码实现
    优质
    本项目采用粒子滤波算法，在MATLAB平台上实现了高效稳定的多目标跟踪系统。代码模块化设计便于二次开发与应用拓展。 用MATLAB实现对多运动员的实时跟踪有很好的效果。
     
  • 基于MATLAB的增强型粒子滤波多目标跟踪代码-BPF.rar
    优质
    本资源提供了一种基于MATLAB实现的增强型粒子滤波算法用于多目标跟踪问题。该方法通过改进传统粒子滤波技术，提高了复杂场景下的跟踪精度和稳定性。下载后可直接运行相关示例代码以进行学习与应用开发。 我下载了增强型粒子滤波的多目标跟踪代码（包含在BPF.rardata.rar图像数据以及另一个BPF.rar程序文件中），并按照里面的说明尝试运行，但未能成功。由于压缩包太大，我已经将其中的内容分成了两个小一点的包进行上传，请你先解压这两个压缩包，并将它们放在同一个文件夹内。希望可以得到帮助解决这个问题！