matlab匹配滤波代码-pose3d:3D重构工具箱，用于通过多台摄像机跟踪行为
matlab匹配滤波代码3D重构工具箱，用于通过多台摄像机跟踪行为
什么是pose3d？
pose3d是在Matlab（马萨诸塞州纳蒂克的MathWorks
Inc.）中实现的，用于使用DeepLabCut（DLC）或任何其他跟踪软件对2D跟踪的特征进行3D重建。
它提供了一个半自动化的3D重建工作流程，可指导用户完成相机校准，不失真，三角剖分以及诸如滤波等处理后步骤的工作，以减少异常值。
除了提供易于使用的工作流程外，我们实施中的关键组件是“
n”相机三角剖分功能，该功能使用户可以使用自动选择标准或最佳选择，从每个功能和时间点的最佳相机对中选择2D跟踪数据。使用所有摄像机的数据进行3D重建。
目录
为什么要pose3d？
对于在不同环境中的许多物种进行的行为研究，无标记跟踪是一项至关重要的实验要求。
最近开发的工具箱利用基于人工神经网络（ANN）的计算机视觉，为科学实验提供了精确的无标记跟踪功能。
为了跟踪复杂的行为，例如图1中所示的3D中与对象交互的抓取，必须开发具有多个摄像机的实验装置。
此类系统的开发可在很大程度上受益于强大且易于使用的相机校准和3D重建工具箱。
为此，我们在M
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