全面，易于使用的粒子图像速度工具

저자Brett Shoelson.那2019年2月1日

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布雷特本周的选择是皮革，经过威廉蒂埃利克。

内容

粒子加压套装套件！

多年前，作为国家卫生研究院的博士后，我正在努力表征耳蜗（螺旋）形状的同事。掌握了我对图像处理工具箱的了解，我很快就计算了边缘在结构的图像中，然后调用BwtraceBoundary.指导沿边缘的路径。

我的同事的眼睛上釉了，因为她通知我，我刚刚重新创建了她论文的重要组成部分 - 那个拍摄了很长时间才能实施。

为了我的论文，我通过划痕来实现粒子图像速度（PIV）的方法来通过跟踪眼循环中的荧光颗粒来测量视网膜血流。随着PIV算法的提出构成了我努力的重要部分。今天，我觉得有点像我的同事所做的，看着William's Pivlab！通过非常好的实现，Matlab-Build应用程序，威廉普通促进了几乎所有我需要做的事情来跟踪这些粒子。但他的代码是轻微的更好，比我的速度快。（这回到了25年！）

使用PIVLAB，我可以简单地在我的视频序列中加载图像，设置一些参数，然后开始跟踪：

事实上，我没有（还是！）能够通过中国论文重新创建Pivlab的结果。但有一件事是确定 - 这将是一个非常有用的起点，它会挽救我无数周的努力！（MATLAB代码的灵活性和可定制性 - 包括在文件交换机上的内容 - 真的是什么让它如此有用。）

视频教程！

我喜欢威廉队拍摄了录制十二分钟视频以让您开始使用他的工具。

该工具具有丰富的特色，并包括许多不同的可视化和用于查看粒子流的处理功能：

一个建议

我不得不将我的视频文件转换为图像的序列，以让它们在Pivlab中工作。例如，使用Vieworeader使您的应用程序支持视频文件是不是很困难！金宝app但从视频中创建图像序列是一个小任务，也是：

Vid = Videoreader（'C：\ Sample Data \ Onh_piv_10.avi'）;帧= ReadFrame（VID）;imgh = imshow（框架）;索引= 1;虽然hasfame（vid）imwrite（帧，['c：\ sample data \ onhframewise \'，'frame _'，sprintf（'％03i'，索引），'。tif']）;索引=索引+ 1;设置（imgh，'cdata'，帧）帧= ReadFrame（VID）;擦除结束

值得注意的是，威廉是文件交换的前100名最下载的作者之一 - 大部分基于PIVLAB的实力。它是最新的（最后的更新是2019年1月）;它有80名用户评论徘徊，平均约5/5星;并已下载数千次。此文件很长期以来才能挑选为期识别！威廉，我感谢创建此精细工具所花费的努力。我非常感谢您与Matlab社区共享它！

一如既往，我欢迎你的思想和评论。

发布了MATLAB®R2018B