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DLT MATLAB代码-3D-DIC: 3D-DIC

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简介:
DLT MATLAB代码-3D-DIC 是一个利用数字图像相关技术进行三维形貌测量的MATLAB工具包,适用于材料科学、工程力学等领域的变形分析。 该项目的目标是将Python代码从二维变形测量扩展到三维变形测量,并实现与给定MATLAB代码相同的功能。 设置步骤如下: 首先运行 `python3 -m venv venv` 来创建一个虚拟环境。 然后使用命令 `python3 -m pip install -r requirements.txt` 将必要的包安装到虚拟环境中。 程序的使用方法为: 对于**step-1**,计算11个DLT参数的代码位于`step1`文件夹中。该文件夹还包括用于计算这些参数所需的图像。 在**第2步**,计算二维DIC(数字图像相关)的代码位于 `step2` 文件夹内,并且包括匹配ROI中的点并返回其二维坐标的图像。 对于 **step-3**,进行三维重建的代码位于 `step3` 文件夹中。 而用于 **step-4** 的后处理计算则在 `step4` 文件夹中。 每个步骤都有一个以`.py`格式提供的有用脚本,可以通过命令行界面运行这些脚本来执行相应的操作。 例如,在第1步中,您可以输入“python step1.py”来开始程序。

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  • DLT MATLAB-3D-DIC: 3D-DIC
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    DLT MATLAB代码-3D-DIC 是一个利用数字图像相关技术进行三维形貌测量的MATLAB工具包,适用于材料科学、工程力学等领域的变形分析。 该项目的目标是将Python代码从二维变形测量扩展到三维变形测量,并实现与给定MATLAB代码相同的功能。 设置步骤如下: 首先运行 `python3 -m venv venv` 来创建一个虚拟环境。 然后使用命令 `python3 -m pip install -r requirements.txt` 将必要的包安装到虚拟环境中。 程序的使用方法为: 对于**step-1**,计算11个DLT参数的代码位于`step1`文件夹中。该文件夹还包括用于计算这些参数所需的图像。 在**第2步**,计算二维DIC(数字图像相关)的代码位于 `step2` 文件夹内,并且包括匹配ROI中的点并返回其二维坐标的图像。 对于 **step-3**,进行三维重建的代码位于 `step3` 文件夹中。 而用于 **step-4** 的后处理计算则在 `step4` 文件夹中。 每个步骤都有一个以`.py`格式提供的有用脚本,可以通过命令行界面运行这些脚本来执行相应的操作。 例如,在第1步中,您可以输入“python step1.py”来开始程序。
  • MATLAB数据平滑-2D_ALDIC:AL-DIC(改进型拉格朗日DIC)为一种高效的并行计算DIC方法,融合了局部子集...
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    MATLAB数据平滑代码2D_ALDIC实现了AL-DIC算法,这是一种先进的数字图像相关技术的优化版本。AL-DIC结合了局部子集分析与改进型拉格朗日插值法,显著提升了计算效率和并行处理能力,在工程材料测试及结构健康监测中有着广泛应用前景。 MATLAB数据平滑代码2D_ALDIC-DIC是一种快速且并行计算的混合数字图像相关(DIC)算法,结合了局部子集DIC方法(具有较快计算速度及并行处理能力)与基于有限元法的整体DIC方法的优势,从而减少噪声。欢迎在MATLAB File Exchange社区中对ALDIC代码进行评价和注释。 AL-DIC算法的优点包括: 1. 该算法利用分布式并行计算实现快速运算。 2. 整体运动学兼容性以增强拉格朗日形式作为全局约束,并通过乘数交替方向法解决。 3. 同时关联位移场与仿射变形梯度。 4. 在选择位移平滑滤波器方面不需要过多的手动经验参与。 5. 适用于压缩DIC图像及自适应网格。请参阅我们的论文:Yang,J.和Bhattacharya,K., ExpMech(2019)。 AL-DIC算法还支持累积DIC模式与增量DIC模式处理一系列图像,在大变形情况下尤为有用。此外,单轴压缩实验是ALDIC的应用实例之一;该方法通过扩展自适应四叉树网格来解决复杂几何形状的问题。 使用MATLAB R2018a或更高版本可以运行AL-DIC代码。
  • Ncorr的DIC分析
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    Ncorr是一种用于图像相关法(DIC)的数据分析软件工具,专门设计来处理数字图像以精确测量材料在受力状态下的变形与应变情况。 数值图像关联技术在开放软件处理中得到应用,基于MATLAB平台实现,并且能够开源地修正或修复图像。
  • Matlab-Based DIC Code - Version 1.130814_EJ.zip Speckle Pattern Analysis
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    本资源为基于Matlab的数字图像相关法(DIC)代码版本1.130814,适用于分析材料力学实验中的散斑图案,用于应变和位移测量。 Digital Image Correlation (DIC) is an optical, non-contact technique for measuring full-field displacements and strains. The only requirement is that the test specimen must have a random speckle pattern on its surface, which can be either artificially created by the experimenter or naturally occurring. DIC has no inherent length scale; through appropriate selection of image magnification and speckle size, it can measure displacements ranging from meter to micron scales.
  • 二维DIC和单点的Matlab计算程序
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    本软件包提供了基于MATLAB环境下的二维数字图像相关(DIC)分析及单点应变测量计算程序。适用于材料力学性能测试数据分析。 这是一个简单的二维DIC单点计算程序,使用Matlab编写,供参考。该程序采用一阶形函数,并结合高斯牛顿反向组合算法进行计算,默认使用MATLAB内置的样条插值方法,子区域大小为29个像素。运行时,请先在single_point_DIC文件中修改图片存储地址,然后直接运行即可得到位移结果。欢迎各位自行修改代码并联系我咨询相关问题,谢谢。
  • MATLAB-AR-DIC:用于心肌细胞跳动时空分析的自适应参考数字图像关联(AR-DIC)视频图
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    MATLAB代码-AR-DIC提供了一种先进的自适应参考数字图像相关方法,专门针对心肌细胞搏动的时空特性进行精确量化和可视化分析。 自适应参考数字图像关联(AR-DIC)技术能够对移动的生物组织样本进行无偏且准确的力学测量。该方法适用于整体测量功能性心肌组织的发展,并能分析心肌细胞搏动的空间时间和形态特征。 我们研发了一种自适应参考DIC方法,这种创新的方法扩展了传统DIC的功能,使得在缺乏明确参照系的情况下也能对生物样品做出稳健、精确和无偏见的运动学及应变测量。此外,该技术还提供了先进的组织机械特性分析以及数据可视化手段,有助于实验室培养的心肌和其他体内诊断中获得标准化的机械功能评估(例如光声成像、超声斑点追踪和磁共振弹性成像)。 通过结合AR-DIC技术和组织表征方法,我们为研究人员与临床医生提供了一种非侵入性的工具来评估生物力学特性。我们将这种技术应用于自发搏动的心肌模型的分析中,以研究心肌细胞活动的位置、同步性和发展过程中的变化。
  • 数字图像关联技术(DIC)
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    数字图像相关技术(DIC)是一种先进的非接触式测量方法,通过捕捉材料变形过程中的表面图案变化来分析应变、位移等参数,广泛应用于力学实验和工程测试中。 用于执行全局数字图像相关分析的图形用户界面。
  • MATLAB中的数字图与散斑相关(DSCM和DIC
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    本简介探讨了在MATLAB环境下运用数字图像关联(DIC)及散斑相关测量(DSCM)技术进行材料力学性能分析的方法,强调其在变形、应变场可视化研究中的应用价值。 这段文字涉及数字图像处理中的MATLAB散斑相关(DSCM DIC)程序。这些程序包含一些有价值的参考内容,但部分代码已丢失。这是另一位同学提供的资料。
  • SAR成像MATLAB-3D-SAR-2017: 3D-SAR-2017
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    3D-SAR-2017是一个基于MATLAB开发的软件包,用于生成和处理合成孔径雷达(SAR)图像。该工具支持三维SAR成像技术的研究与应用。 该存储库包含SAR图像处理及自动对焦算法的所有源代码。有关详细信息,请参阅每个子目录的README文件。 - data_collection:所有程序用于实时收集雷达数据。 - 2d_autofocus:类似于3d_autofocus,但仅适用于二维光圈。此功能可能会被弃用,以支持可以生成二维光圈的灵活3d_autofocus过程。 - 3d_autofocus:包含实现和生成三维自动对焦模拟数据的Matlab脚本。 - gps及power目录没有提供具体说明。 - support:包括贯穿整个项目的大型辅助MATLAB代码库。
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    本数据集包含通过数字图像相关(DIC)技术获取的应力应变实验结果,适用于材料科学和工程领域的研究与教学。 DIC(数字图像相关法)是一种非接触式的全场应变测量技术,通过图像处理追踪材料表面形变来获取受力过程中的应力应变数据。该“DIC-应力应变测试数据集”专为研究者、工程师及教育工作者设计,旨在提供一个实践DIC方法的平台,并帮助理解与应用这一先进的实验力学工具。 此数据集的核心在于包含了一系列图像序列,记录了材料在加载或受力状态下的形变过程。每个图像对应特定应力或应变状态,通过对这些图像进行对比和分析,可以计算出材料的应力应变曲线并了解其力学性能,在材料科学、结构工程及生物力学等领域具有重要应用价值。 DIC方法的工作原理主要包括以下步骤: 1. **图像采集**:使用高分辨率相机捕捉未变形与变形后的材料表面。 2. **预处理**:去噪和校正图像,确保质量适合后续分析。 3. **模板匹配**:选取参考图像中的子区域(模板),在其他图像中寻找最佳匹配位置以跟踪形变。 4. **应变计算**:通过比较不同图像中模板的位置变化来确定局部应变。通常采用光流法或相关性算法实现此过程。 5. **应力分析**:结合材料的弹性常数和几何尺寸,将应变数据转换为应力值,并构建完整的应力-应变曲线。 该数据集中的example_data可能包含不同测试条件下的图像序列,例如不同的加载速率、初始形状及材质。用户可通过编程或DIC软件处理这些数据并提取所需信息。此外,还提供了相应的元数据如加载历史和材料参数等来帮助准确理解结果。 学习与使用此数据集有助于研究者验证理论模型、评估材料性能甚至开发新的 DIC 算法;对于学生而言,则是一个了解实验力学及材料响应的实用资源。DIC-应力应变测试数据集是推动科学研究与工程实践结合,促进对材料行为深入理解的重要工具。