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MPIV是MATLAB中用于 PIV 方法的开发工具。

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简介：
mpiv，作为MATLAB中PIV工具箱的一部分，专门设计用于支持粒子图像测速（PIV）方法的学习者。我开发此程序的主要目标是为本科生和研究生提供教育资源，使其能够轻松掌握相关知识。代码结构相对简洁明了，旨在便于理解和学习。自2002年秋季起，我陆续添加了多种算法以提升程序的性能，目前mpiv已经具备了足够的精度以及丰富的选项配置。

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  • MPIV：MATLAB中的PIV方法- MATLAB开发
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    MPIV: MATLAB中的PIV方法是一款专为Matlab设计的软件包，用于进行数字粒子图像测速（PIV）分析。该工具提供了从数据预处理到结果可视化的全方位解决方案，适用于流体动力学和颗粒图像追踪研究。 mpiv 是 MATLAB 中的一个 PIV 工具箱，专为粒子图像测速（PIV）方法的初学者设计。我编写这个程序的主要目的是为了本科生和研究生的教学用途。代码相对简单，易于理解。从 2002 年秋季开始，陆续添加了几种算法，目前 mpiv 具备了足够的准确性和选项。
     
  • 基于MATLAB的粒子图像 velocimetry (PIV) 工具箱
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    本工具箱为使用MATLAB进行粒子图像测速(PIV)分析而设计，提供了一系列功能强大的算法与模块，旨在简化数据处理流程，并支持科研人员和工程师深入探究流体动力学特性。 简单易用的基于MATLAB的粒子图像测速（PIV）工具箱。
     
  • Matlab中用于PIV的图片叠加代码—Stramer实验室开发版本
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    简介：本资源提供由Stramer实验室开发的MATLAB代码，用于粒子图像测速（PIV）中的图片叠加处理。该工具旨在支持流体动力学研究者进行高效的数据分析与可视化工作。 在Stramer实验室（英国伦敦国王学院）开发的粒子图像测速（PIV）软件包使用MATLAB编写，并已在MATLAB v2018B上进行了测试。该代码需要“曲线拟合工具箱”，并且没有图形用户界面，因此应该作为脚本直接在MATLAB环境中运行。 对于要分析的生物样品分段堆栈，需进行以下预处理步骤： - 使用ImageJ打开图像堆叠并分离通道（例如绿色表示肌动蛋白，品红色表示细胞核）。 - 保存包含用于PIV测量实体的通道为[cb＃_m.tif]格式。其中“cb”代表单元体，“#”是一个递增整数，“m”则表明该文件中的对象是移动的。 - 同样地，将需要跟踪实体（例如品红色细胞核）的图像另存为[n＃_m.tif]。 - 如果研究中使用的是细胞，请从肌动蛋白通道中分离出细胞体，并将其保存为[no_cb#_m.tif]格式。这是为了适应后续使用的脚本。 这些处理步骤对于接下来进行PIV分析以及应用特定脚本（如eroded_heatmap.m）是必要的。
     
  • MATLAB中的PIV程序
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    本简介介绍了一套用于在MATLAB环境中执行粒子图像 velocimetry (PIV) 分析的程序。该工具包提供了处理和分析流体动力学数据的功能。 实验流体力学中的PIV（粒子图像测速）Matlab程序非常实用，在Matlab环境中可以顺利运行。
     
  • PIVMat 4.20：用于PIV后处理与数据分析的Matlab工具箱
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    PIVMat 4.20是一款专为颗粒图像测速（PIV）技术设计的Matlab工具箱，提供全面的数据分析和后处理功能，助力科研人员高效解析流体动力学数据。 PIVMat 工具箱是为 MATLAB 设计的一组命令行函数集合，专门用于处理来自 PIV（粒子图像测速）、立体 PIV、DIC（数字图像相关）以及 SS 和 BOS 等技术的二维和三维矢量场数据。该工具箱支持多种文件格式，包括 DaVis (LaVision)、DynamicStudio (Dantec)、PIVlab (W. Thielicke)、OpenPIV (A. Liberzon) 以及 Insight (TSI)，并且兼容 ImageJ 等软件的数据。 PIVMat 工具箱能够处理大量速度场的复杂操作，并生成高质量的矢量和标量输出。值得注意的是，该工具箱本身并不执行 PIV 计算任务，而是提供一系列功能来导入、后处理及分析从上述技术获取的矢量数据。其主要特点包括： - 从粒子图像测速（PIV）及其他相关方法如数字图像相关法（DIC）、合成纹影和背景导向纹影（SS 和 BOS）中导入矢量场。 - 支持标准的矢量场操作功能。
     
  • 瞬时图像间的互相关：此工具用于PIV实验中两幅图像间的互相关操作 - MATLAB开发
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    本MATLAB项目提供了一种高效工具，专门针对粒子图像测速（PIV）实验中的需求设计，用以计算连续图像帧之间的互相关性。通过利用互相关的特性，该工具能够准确捕捉流体或固体表面运动的信息，从而实现对速度场的精确测量与分析。 我们的目标是研究两幅图像：一幅在时刻t拍摄的图象以及另一幅在时刻t+dt拍摄的图象，其中dt代表一个非常小的时间间隔。这些较小的部分被称为窗口。 接下来，我们需要进一步单独分析每个时间点上的窗口，并确定该窗口下一瞬间将出现在更大画面中的具体位置。如果我们能够定位出这个小窗口在时间 dt 后所对应图像的位置，则可以计算两个中心点之间的距离来获取粒子随时间的位移信息。因此，我们不是整体上研究每一个颗粒或整个图象，而是通过将图象划分为更小的窗口，并与下一瞬间拍摄到的画面进行关联匹配以获得它们的移动情况。 然后对其他所有的窗口重复同样的步骤操作。这就是互相关工具的基本原理所在。
     
  • KinZ-Matlab：用于Azure Kinect的Matlab工具箱- matlab开发
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    KinZ-Matlab是一款专为Azure Kinect设计的Matlab工具箱，提供便捷的数据采集与处理功能，适用于传感器数据解析、机器学习及计算机视觉等应用。 使用Azure Kinect的Matlab界面需要满足以下要求： - Azure Kinect SDK。 - C++编译器。 安装步骤如下： 1. 根据Microsoft官方文档中的指示安装Azure Kinect SDK（适用于Windows的操作为下载并运行带有Microsoft Installer的.exe文件，对于Ubuntu则需执行sudo apt install命令）。 2. 若要使用身体追踪功能（可选），请确保满足相关要求。
     
  • MATLAB中使用OpenCV的MexOPencv开发工具包
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    简介：MexOPencv是用于在MATLAB环境中调用OpenCV库函数的接口工具包，它允许用户结合MATLAB的强大算法开发能力和OpenCV的高效图像处理功能，从而提高软件开发效率和灵活性。 Mexopencv是用于在MATLAB中使用OpenCV的开发工具包，提供了许多OpenCV API函数接口，并包含将MATLAB数据类型转换为OpenCV数据类型的C++类等。
     
  • RubikViewer：简单的GUI工具，用于3x3x3魔方分析- MATLAB开发
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    RubikViewer是一款简易的MATLAB GUI工具，专门设计用于分析标准3x3x3魔方。它提供了直观的方式去观察和理解魔方的状态与变化，适合初学者和进阶玩家使用。 RubikViewer 是一款基于 MATLAB 开发的图形用户界面（GUI）工具，专为 3x3x3 魔方爱好者设计，用于分析和解决魔方旋转问题。这款工具不仅支持基本转动操作，还允许执行更复杂的高级动作，提供了一种直观且方便的方式来探索和解决问题。 让我们深入了解 MATLAB。MATLAB 是一种数学计算软件，在工程、科学和数学领域广泛应用，并提供了强大的数值计算能力。在 MATLAB 中开发 GUI 工具时，用户可以通过创建图形组件（如按钮、滑块等）来构建交互式应用程序，这正是 RubikViewer 所做的工作。 RubikViewer 的界面设计简洁直观，包含各种控件以模拟魔方的转动操作。例如，通过旋钮或按钮可以对应于上(U)、下(D)、左(L)、右(R)、前(F)和后(B)面及其逆动作进行旋转。用户可以通过这些控件来实现单次旋转或者连续旋转，并尝试不同的策略。 此外，RubikViewer 还提供了批处理模式。用户可以预设一系列的动作序列并一次性执行，这对于测试解魔方的算法非常有用。这一功能对于学习和理解复杂算法至关重要。 除了基本操作外，该工具还支持高级功能如记录与回放解决方案、可视化当前状态等。这些特性有助于避免错误，并帮助初学者快速上手。 为了充分利用 RubikViewer 的全部潜力，用户需要对魔方的基本结构和解决方法有一定的了解。然而通过其直观界面，即使是新手也能迅速掌握使用技巧；而对于经验丰富的玩家来说，则可以利用它优化解题策略。 在提供的压缩文件 rubik.zip 中应包含 MATLAB 代码、GUI 设计文件以及必要的文档等资源。用户需先将这些内容解压并用 MATLAB 环境运行 RubikViewer，然后根据说明进行设置以进一步探索其功能。 总之，RubikViewer 是一款利用 MATLAB 技术在魔方领域独特应用的工具，为爱好者提供了一个强大且直观的学习平台，并帮助他们提升技能水平。无论初学者还是专家都能从中受益匪浅。
     
  • 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
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    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。