文件名称：matlab导入excel代码-GREV-PorousMedia:该存储库实现了3DGLSZM
文件大小：7.35MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-10 03:17:51
系统开源
matlab导入excel代码 GREV-PorousMedia 在这里，我们使用类似于Kong隙率和渗透率的属性来分析多Kong介质的灰度显微断层图像（micro-CT），以推断出代表性的基本体积。 为了实现此任务，我们从医学界同事的图书馆建设中汲取了动力，并将其应用于多Kong介质微型CT图像。 特别是，我们查看灰度级大小区域矩阵或多Kong介质的表示形式，并推断与Kong隙空间相关的统计信息（或属性）。 装置 最方便的方法是使用Python 3.6+版本来完成安装过程。 第一步是创建一个名为poro_pyradiomics的anaconda环境并安装库。 我个人建议您将所有依赖项都编译到您自己的计算机上。 该库由开发人员定期更新，但我可以在上找到我分叉和使用的版本。 一旦安装了pyRadiomics库，您将需要在创建的环境中更新库。 这是因为我安装了其他库，例如pandas，openpyxl等。 软件包的列表在中。 使用以下环境命令，使用此环境文件更新python软件包： $ conda activate poro_pyradiomics $ cd GREV-PorousMedi
【文件预览】：
GREV-PorousMedia-master
----histogram-analysis.ipynb(34KB)
----GLSZM-dGREV.ipynb(153KB)
----_config.yml(26B)
----GREV-PorousMedia-Logo.jpg(179KB)
----README.md(6KB)
----environment.yml(4KB)
----GLSZM.ipynb(13KB)
----VisualizeGLSZM.m(2KB)
----.ipynb_checkpoints()
--------GLSZM-sGREV-checkpoint.ipynb(829KB)
--------GLSZM-dGREV-checkpoint.ipynb(153KB)
--------GLSZM-checkpoint.ipynb(13KB)
--------histogram-analysis-checkpoint.ipynb(34KB)
----GLSZM-sGREV.ipynb(829KB)
----sGREV_CV.m(3KB)
----example()
--------time-taken-dGREV.jpg(43KB)
--------grayhistogram-exampledata.jpg(49KB)
--------README.md(2KB)
--------GLSZM-example-data.xlsx(96KB)
--------GLSZM-matrix-exampledata.mat(6KB)
--------sREV data()
--------glszm-example-represntation.jpg(56KB)
--------dREV.jpg(43KB)
--------histogram-example-data.xlsx(9KB)
--------sGREV.jpg(34KB)
--------data()
--------glszm_dREV.xlsx(10KB)