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傅立叶印刷显微术 (FPM) 模拟 如Zheng等人在他们的论文[1]中描述的那样实现FPM的模拟。 在本文的补充信息中，描述了 FPM 的模拟，我将几乎完全复制它，使用内置的 MATLAB 图像，正如作者所做的那样。 这个演示视频可以在看到 图像生成和简要说明 解决的第一部分应该是“生成”FPM 的图像——即使用具有已知强度和相位分布的模拟对象，它应由单色光源（632 nm）以不同的已知角度“照射”以提供灰度图像在代表倾斜照明对象的输出处。 原始对象的尺寸应为 256x256 像素，并且假设每个像素的尺寸为 275nm - 这在平面波计算中很重要。 斜照强度图像将以 5.5 微米像素宽度（即分辨率降低 20 倍）采样，这些低分辨率图像将成为图像生成部分的终点。 影像重建 生成的图像将在傅立叶空间中拼接在一起，如前面提到的出版物中所述，以取回原始高分辨率图像以及隐藏在采样图像复杂部分中的

欧拉公式求长期率的matlab代码RELION代码存储库 绘制3D重建的欧拉角分布 给定Relion的输出.star文件，您可以通过使用UCSF Chimera打开.bild文件来可视化欧拉角。 另外，如果您想为任何欧拉角生成一维直方图，或者为两个特定欧拉角生成二维热图，则可以使用plot_indivEuler_histogram_fromStarFile.py ： $ Relion/plot_indivEuler_histogram_fromStarFile.py Usage: plot_indivEuler_histogram_fromStarFile.py --starfile= Options: -h, --help show this help message and exit --starfile=FILE Relion star file (data.star) --rlnEuler=STRING Name of Relion euler angle designation: AngleRot,AngleTilt, AnglePsi.

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此函数的目标是阈值显微镜图像并计算对象面积分数（在我们的应用程序中，对象是血小板），输出是二进制图像和面积分数信息。 这是使用即时处理方法完成的，以提高速度并降低内存利用率。