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GLCM及SHG量化工具-MATLAB代码

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简介:
这段MATLAB代码提供了一套用于分析和量化光栅激光共聚焦显微镜(GLCM)与二次谐波生成(SHG)数据的实用工具,适用于生物医学成像研究。 glcmmatlab代码SHG量化工具 该代码提供用于二次谐波(SHG)图像的量化工具。 运行要求: - 使用Matlab 2016b或更高版本。 - 已经在R2015a及后续版本中测试过此代码。 入门指南: 要开始使用,请下载并解压相关文件。进入shg-quantification-tools文件夹,然后键入Interface命令以启动用户界面。 功能目标: - 量化一系列Z堆栈的平均SHG强度。 - 对每个对齐的堆栈生成强度的Z轮廓图,使最大强度的位置在所有堆栈中保持一致。 假设条件: - Z堆栈已保存为Leica LIF文件格式。 使用方法: 1. 在Lif文件中的一个或多个样本获取一系列z堆栈; 2. 从菜单项选择“ProcessSHGfromLif”; 3. 导入您的Lif文件; 4. 根据需要设置数据选项,例如通过输入特定字符串来过滤只处理包含该字符串的图像。如需仅对名称中带有SHG的所有图片进行分析,则在文本框内键入“SHG”。

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客服
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  • GLCMSHG-MATLAB
    优质
    这段MATLAB代码提供了一套用于分析和量化光栅激光共聚焦显微镜(GLCM)与二次谐波生成(SHG)数据的实用工具,适用于生物医学成像研究。 glcmmatlab代码SHG量化工具 该代码提供用于二次谐波(SHG)图像的量化工具。 运行要求: - 使用Matlab 2016b或更高版本。 - 已经在R2015a及后续版本中测试过此代码。 入门指南: 要开始使用,请下载并解压相关文件。进入shg-quantification-tools文件夹,然后键入Interface命令以启动用户界面。 功能目标: - 量化一系列Z堆栈的平均SHG强度。 - 对每个对齐的堆栈生成强度的Z轮廓图,使最大强度的位置在所有堆栈中保持一致。 假设条件: - Z堆栈已保存为Leica LIF文件格式。 使用方法: 1. 在Lif文件中的一个或多个样本获取一系列z堆栈; 2. 从菜单项选择“ProcessSHGfromLif”; 3. 导入您的Lif文件; 4. 根据需要设置数据选项,例如通过输入特定字符串来过滤只处理包含该字符串的图像。如需仅对名称中带有SHG的所有图片进行分析,则在文本框内键入“SHG”。
  • GLCM的C++源
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    这段C++源代码是针对GLCM(灰度共生矩阵)算法实现的程序文件,适用于图像处理和特征提取等领域。 基于VS2010与OpenCV实现的GLCM算法提取了四个方向上的四个特征。该算法中的步长、方向以及量化值均可调。
  • GLCM MATLAB - 大规模图像数据的自动分类...
    优质
    GLCM MATLAB代码是一款专为大规模图像数据设计的自动分类工具,利用灰度共生矩阵(GLCM)技术进行纹理分析和特征提取。该程序通过MATLAB实现高效的数据处理与模式识别,适用于科研、工业检测等多个领域。 支持向量机相关的所有MATLAB脚本和功能都存储在SVM文件夹中。用于GLCM计算的MATLAB代码则存放在Thati-Code文件夹内。此外,用于GLCM计算的C++工具被存放于GLCM_SRC文件夹中,并且该文件夹包含一个适用于Windows操作系统运行的应用程序。
  • GLCMMatlab-灰度共生矩阵(GLCMMATLAB)
    优质
    本资源提供了一套用于计算图像特征的MATLAB脚本,专门针对灰度共生矩阵(GLCM)技术。通过此工具包,用户能够轻松提取和分析图像中的纹理信息,广泛应用于模式识别与计算机视觉领域。 灰度共生矩阵(GLCM)的Matlab代码以及PDF实现文档对于UiO的DigitalImageAnalysis类INF9305课程来说是必需的。这段文字包含了关于如何使用MATLAB编写和实现GLCM功能的信息,以满足特定课程的要求。
  • 高质资源包:投资-MATLAB、数据文档.rar
    优质
    本资源包包含用于量化投资的MATLAB工具源码、相关数据集及详细文档,适用于学术研究与实践操作。 优质资源包:量化投资-以MATLAB为工具 源码&数据&文档.rar,包含用于量化投资的完整资料,适合希望利用MATLAB进行深入学习与实践的研究者和投资者使用。该资源包括源代码、相关数据以及详细的文档指导,旨在帮助用户更好地理解和应用量化交易策略。
  • 投资的MATLAB应用
    优质
    本课程聚焦于利用MATLAB进行量化投资分析与策略开发,涵盖数据处理、模型构建及回测等关键环节,助力学员掌握先进的量化交易技能。 2015年1月第1版包含源码及相关工具(FQuantToolBox V1.1[NoHistData] by LY_faruto),其中全是源码。
  • GLCM算法的C++实现
    优质
    本项目提供了一种用于图像处理的GLCM(灰度共生矩阵)算法的高效C++实现。通过详细参数配置,用户可以灵活计算纹理特征,适用于多种应用场景。 共生矩阵GLCM算法的C++代码实现可以用于图像处理领域中的纹理分析。该算法通过计算像素间的空间关系来生成特征描述符,从而帮助识别不同类型的视觉模式或结构。 为了编写这样的程序,首先需要理解如何存储和操作二维数组(即灰度级图像),以及怎样定义邻域内两个像素之间的位置偏移量。然后根据这些信息构建共生矩阵,并填充其中的计数值。这一步骤通常包括遍历整个输入图像并累加对应于特定空间关系与强度级别的条目。 最后,可以利用生成好的GLCM执行各种统计测量(如对比度、相关性等),以提取关于给定区域内的纹理属性的信息。这些特征可用于分类任务或其它需要量化视觉模式的应用场景中。
  • 投资的Python应用》源.rar
    优质
    该资源为《量化投资的Python工具应用》一书配套的源代码文件,包含书中所有实例及项目的完整代码,有助于深入理解和实践量化投资策略。 作为Python初学者,在学习过程中可能会遇到一些挑战。建议从基础语法开始学起,并尝试完成一些小项目来提高编程技能。可以参考官方文档和其他在线资源获取帮助,同时加入相关的社区或论坛以便与其他开发者交流经验和解决问题。实践是掌握任何新语言的关键,因此不断练习编写代码是非常重要的。
  • 非均匀Matlab-Quantization_and_Modulation: 与调制
    优质
    本仓库包含用于实现信号处理中非均匀量化的Matlab代码,重点在于量化与调制技术的研究和应用。 提供的MATLAB代码用于计算SAR值,并采用均匀和非均匀方式对其进行量化。随后使用脉冲编码和增量调制对信号进行调制与解调。