文件名称：matlab跳过代码直接运行-Reconstruction-of-3D-probe-positions-for-fNIRS:重建fNIRS/E
文件大小：13.01MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-15 22:54:36
系统开源
matlab跳过代码直接运行基于视频的fNIRS / EEG头戴式探头的3D位置运动弹性重构 知识库中的所有文件都是对原始论文和研究的实施。 介绍 此应用程序旨在根据测量过程的简短视频，提供对fNIRS探测帽在参与者头部的位置的准确估计。 它运行整个处理流程，从处理视频本身开始，最后生成一个带有MNI坐标中顶盖位置的POS文件。 首先，在应用程序吃午饭时，用户必须在开始窗口中提供几个输入（有关输入的更多详细信息，请参见下方）。 单击提交之后，其余阶段将依次执行。 应用程序的流程大致分为以下几个阶段： 加载并处理视频 在编辑的视频帧上运行VisualSFM工具 加载生成的.ply文件（点云），将其与模型网格相匹配，并绘制两者 在生成的点云上找到贴标的坐标，并允许用户标记未定位的贴标的位置（在模型网格顶部） 大约在参与者的头部上盖的位置，将结果转换为POS文件中的MNI坐标 应用程序依赖项： 支持2018b和2019a代码的MATLAB版本。 MATLAB软件包（版本12）。 MATLAB包。 MATLAB。 MATLAB。 Visual SFM（与pmvs一起安装，以实现密集的网格重建）
【文件预览】：
Reconstruction-of-3D-probe-positions-for-fNIRS-master
----example_files()
--------FixModelMNI.mat(2KB)
--------adult.txt(2.33MB)
--------NIRS_adult.mat(2.2MB)
--------AdultModelMesh.ply(5.66MB)
--------AdultModelMNI.mat(2KB)
--------stickerHSV.txt(49B)
----.gitignore(61B)
----app()
--------startWindow.fig(39KB)
--------app.m(27KB)
--------TriangleRayIntersection()
--------app.fig(39KB)
--------startWindow.m(18KB)
----pipeline.m(3KB)
----sticker_classifier()
--------sticker_predict.m(606B)
----Cap Models()
--------AdultModelMesh.ply(5.66MB)
--------AdultModelMNI.mat(2KB)
----plyToPos()
--------getClosePointClusterCenters.m(2KB)
--------importChCfgFromShimadzuTXTfile.m(10KB)
--------sphereFit.m(1KB)
--------absor.m(8KB)
--------getCapOnHeadPositions.m(495B)
--------plyToPOS.m(11KB)
--------findExistingStarsAndLabels.m(654B)
--------Shimadzu2nirsSingleFile.m(3KB)
--------hmrConc2OD.m(2KB)
--------minDistanceMatchPoints.m(2KB)
--------plyread.m(15KB)
--------graphConnectedComponents.m(1KB)
--------applyRegParams.m(413B)
--------sphereScaleAndTranslate.m(838B)
--------maxWeightMatching.m(33KB)
--------findHeadTransformation.m(1KB)
--------structToPointCloud.m(357B)
--------getTransformationMatrix.m(451B)
--------getStickerHSV.m(328B)
--------pcRemoveOutliers.m(703B)
--------GetExtinctions.m(51KB)
--------getStickerCandidates.m(441B)
--------filterPcPoints.m(725B)
--------txt2nirs.m(4KB)
--------createPOS.m(6KB)
----untitled.m(7KB)
----README.md(10KB)
----createMNIFileForModel.m(7KB)
----untitled.fig(40KB)
----Run App.bat(162B)
----extract_landmarks()
--------mirrorPoint.m(355B)
--------find_landmarks_standalone.m(2KB)
--------README.md(863B)
--------landmarks_standalone.py(3KB)
----messing.m(6KB)
----capnet()
--------train.m(5KB)
--------capnet_predict.m(382B)
--------metrics.mat(10KB)
----ReconstructMesh.bat(544B)
----helper_functions()
--------createPly.m(1KB)
--------processVidFrame.m(1011B)
--------videoMerger.m(394B)
--------videoSplitter.m(909B)
--------makeListAndConnection.m(861B)
--------createInputImagesFromImageDir.m(673B)
--------random_image_selector.m(667B)
--------createInputImagesFromVideo.m(1KB)
----nonrigidICP()
--------license.txt(1KB)
--------R.mat(231B)
--------Preall.m(1KB)
--------definecutoff.m(346B)
--------ICPmanu_allign2.m(758B)
--------nonrigidICPv2.m(9KB)
--------nonrigidICPv1.m(8KB)
--------detectedges.m(370B)
--------EXAMPLE2.mat(1.02MB)
--------EXAMPLE1.mat(1.65MB)
--------rigidICP.m(1KB)
----setStatusText.m(119B)