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灵活的脑图图形化工具:用MATLAB代码将连接矩阵可视化为脑图-开源

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简介:
本项目提供了一种使用MATLAB代码将神经网络的连接矩阵转换成直观脑图的方法,有助于科研人员和工程师更好地理解和分析复杂的脑网络数据。项目代码完全开源,方便用户根据需求进行修改与扩展。 这个高度可配置的脚本能够帮助您在3D空间(MNI坐标系)内可视化脑图,其中边用圆柱体表示,节点则以球体呈现。为了便于定位方向,可以加入皮质网格以及凸起的轮廓线。边缘和顶点的颜色与大小都可以自由调整来满足不同的需求。

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客服
客服
  • MATLAB-
    优质
    本项目提供了一种使用MATLAB代码将神经网络的连接矩阵转换成直观脑图的方法,有助于科研人员和工程师更好地理解和分析复杂的脑网络数据。项目代码完全开源,方便用户根据需求进行修改与扩展。 这个高度可配置的脚本能够帮助您在3D空间(MNI坐标系)内可视化脑图,其中边用圆柱体表示,节点则以球体呈现。为了便于定位方向,可以加入皮质网格以及凸起的轮廓线。边缘和顶点的颜色与大小都可以自由调整来满足不同的需求。
  • 深度地深度3D网格
    优质
    本工具创新性地采用先进的算法,能够高效准确地将深度图像转换为三维网格模型。它提供直观的地图可视化体验,适用于各类场景分析与建模需求。 Python脚本可以将深度图转换为.obj格式的3D网格。 为什么需要它? 将深度图可视化为3D网格而非2D灰度图像能够更直观地理解深度估计中的问题所在。大多数关于深度估计的研究论文会以3D网格的形式展示其结果,但很少提供相应的代码来实现这一过程。因此,我开发了这个简单的脚本来完成这项任务。 需求 - Python 3.2或更高版本 - OpenCV 使用方法 最基础的用法是将此脚本与深度图以及(如果需要的话)纹理文件放在同一个目录下,并通过命令行调用: python DepthToObj.py --depthPath [DEPTH_NAME_OR_PATH] --texturePath [TEXTURE_NAME_OR_PATH] 选项和输入参数说明 - 必须提供的:--depthPath 深度图像的路径。深度图需以16位整数.png格式存储,表示毫米级(如Kinect设备)的数据。随后会将其转换为浮点型,并除以1000来得到米单位。
  • 转换
    优质
    本段代码实现了一种算法,用于将图的邻接矩阵转化为可达矩阵。适用于研究网络中的连通性问题以及进行路径分析。 该txt文件记录了将邻接矩阵转化为可达矩阵的源代码。
  • PyTorch版类激
    优质
    本项目提供基于PyTorch框架实现的可视化类激活图(CAM)代码,适用于深度神经网络模型,便于理解和分析图像分类任务中的特征定位。 类激活图可视化技术能够将CNN关注的区域以热力图的形式展现出来,并且代码中的注释非常详尽,有助于理解和进一步扩展或重构。
  • 录音以波
    优质
    本项目旨在开发一种工具或软件,能够将音频文件转化为直观的波形图像,使用户可以视觉上理解声音数据的特点和结构。 通过继承Qt中的QQuickPaintedItem来实现重绘事件,并将该类注册到qml中,在Qml中启动录音事件后,我们就可以在C++代码中绘制出录音的数据了。这种方法不仅简单明了,还便于移植。具体可以参考相关文档或教程了解如何在Qt-Widget环境中应用这一方法。
  • Java编辑系统.zip
    优质
    本资源为一款用于Java环境下的图形化编辑系统插件包,提供便捷高效的界面设计与开发解决方案。包含丰富的可视化组件和功能强大的编辑器,有助于开发者快速构建高质量的应用程序界面。 这段文字适用于刚学完Java的人群,代码通俗易懂,可以帮助完成文件保存、橡皮功能以及文字大小和颜色的选择等功能。
  • Neo4j 数据库管理
    优质
    这段代码是用于管理和操作Neo4j图形数据库的图形化工具的开源程序,便于用户直观地设计、编辑和查询复杂的图形数据结构。 Neoclipse 是一个用于管理 Neo4j 数据库的图形工具,支持浏览、编辑和探索数据库内容。它具备以下功能:可视化展示图形结构;调整遍历深度的增减;按关系类型筛选视图;添加或删除节点与关系;创建新的关系类型;在节点和关系上进行属性的操作(如添加、移除及修改);以不同方式突出显示节点和关系;为节点添加图标。
  • MySQL界面(小海豚)
    优质
    小海豚是一款专为MySQL设计的图形化管理工具,用户通过简洁友好的界面即可轻松实现数据库的高效管理和维护。 MySQL有一个不太为人知的小海豚图形化界面工具,为不喜欢使用Navicat的开发人员提供了一个额外的选择。