粒子图像测速的意思，这是一门实验技术，网上也有详细介绍（但貌似中文的不太多，英文的论文材料不少），研究流体运动的方法。（ 小弟正在苦逼研究这程序中，因为要交作业...可以一起商讨哈，不得不感叹技术的巧妙，Matlab的强大！！！） Hope this short answer can help you ,thanks!

matlab图片叠加的代码PIV文档 在Stramer实验室（英国伦敦国王学院）开发的粒子图像测速（PIV）软件包。 请检查更多详细信息（）。 已在MATLAB v2018B上测试。 需要“曲线拟合工具箱”。 此PIV代码没有图形用户界面（GUI），应在MATLAB中作为脚本运行（打开.m文件，然后单击“运行”）。 如下使用。 请参阅以获取更多参考。 1.图像预处理 应当对要分析的生物样品的分段堆栈进行如下预处理： 在ImageJ中打开堆栈 分离通道（例如，绿色-肌动蛋白，品红色-原子核） 将包含要通过PIV测量的实体（例如，绿色-肌动蛋白）的通道保存为[cb＃_m.tif] ，其中cb代表单元体，＃是一个渐进整数，m代表移动 将包含用于跟踪的实体（例如，洋红色-核）的通道另存为[n＃_m.tif] 如果使用细胞，请从要通过PIV测量的实体中分离出细胞体（例如，绿色-肌动蛋白），并将该单通道堆栈保存为[no_cb＃_m.tif] （无细胞体）。 这对于[eroded_heatmap.m]脚本是必需的（请参见下文）。 将[cb＃_m.tif] ， [n＃_m.tif]和[no_cb＃_m

ParaPIV 是一种基于 PIVlab 的粒子图像测速 (PIV) 并行处理工具。 它旨在在大规模并行机或多核计算机上有效地处理 PIV 图像。 由于 PIV 利用图像相关性来获得速度场，后处理总是很耗时，特别是对于湍流。 得益于 MATLAB 和现代先进计算机的分布式计算工具箱，ParaPIV 能够在几分钟或几秒钟内计算出一万个图像帧。 使用 6 核 intel i7 CPU PC，ParaPIV 分别比 PIVlab 1.32 和 PIVlab 1.41 快 38 倍和 6.7 倍。 要激活并行计算功能，请在 MATLAB 中打开 ParaPIV，单击 Analysis-> Parallel Computing，然后选择要使用的 CPU 核数。 单击开始按钮启动并行池并等待几分钟。 并行池启动后，照常点击分析所有帧按钮，图像将在多核上传输和分析。 可以通过任务管理器监控 CPU

OpenPIV OpenPIV由Python和Cython模块组成，用于编写脚本并执行一组PIV图像对的分析。 另外，正在开发Qt和Tk图形用户界面，以简化那些不具备python技能的用户的使用。 警告 OpenPIV python版本仍处于beta状态。 这意味着它可能仍然存在一些错误，并且API可能会更改。 但是，非常欢迎测试和贡献，特别是如果您可以使用新的算法和功能做出贡献的话。 无需安装即可测试 单击链接-多亏了BinderHub，Jupyter和Conda，您现在可以在浏览器中以零安装的方式获取它： 正在安装 使用PyPI： ://pypi.python.org/pypi/OpenPIV： pip install openpiv 还是conda conda install -c conda-forge openpiv 从源构建 从Github下载软件包： https :

OpenPIV OpenPIV-它的作用是什么？ OpenPIV是科学家的一项举措，旨在为免费的，开源的且易于操作的最新的粒子图像测速（PIV）实验工具开发软件，算法和方法。 OpenPIV是著名的URAPIV软件的后继产品-它更快，更友好且更灵活。 使用Matlab，Python或32位Windows可执行文件（基于C ++和Qt源）提供OpenPIV。 网路研讨会，2020年7月 如何引用这项工作 请引用我们的论文： Ben-Gida，H.，Gurka，R.和Liberzon，A.（2020年）OpenPIV-Matlab-一种用于粒子图像测速的开源软件; 测试案例：《鸟类的空气动力学》，SoftwareX，第12页。 100585。doi： ：//doi.org/10.1016/j.softx.2020.100585。 和代码本身： 亚历克斯·利伯宗； 居尔卡（Roi）；

PTVResearch 是最先进的粒子跟踪测速软件，它基于光流方程的 Lucas-Kanade 解。 该软件使用表面特征来确定固体和流体流动的速度场，适用于广泛的应用，包括：河流河流流动、密集颗粒流动和高保真流体力学流动。 PTVResearch 不仅计算高分辨率的欧拉和拉格朗日速度数据，而且还结合了先进的预处理和后处理工具。 基于 MatLab 的图形用户界面作为工具箱直接安装，无需任何专业知识即可使用。

matlab精度检验代码PIV-LiteFlowNet-en PIV-LiteFlowNet-en是一种执行粒子图像测速（PIV）的深层神经网络，它是一种用于流体运动估计的可视化技术。 该存储库中的目录 caffe ：具有经过训练的模型的caffe主文件夹demos ：包含用于测试经过训练的模型的MATLAB脚本的文件夹 许可和引用 提供此存储库仅用于研究目的。 版权所有。 任何商业用途都需要我们的同意。 如果您在研究工作中使用这些代码，请引用以下论文： Cai S, Liang J, Gao Q, Xu C, Wei R. Particle image velocimetry based on a deep learning motion estimator, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. (accepted) 或者 Cai S, Zhou S, Xu C, Gao Q. Dense motion estimation of particle images via a convolutional neura

粒子图像测速技术的新发展和最新应用，PIV领域的权威著作

matlab小波三级分解代码 很棒的PIV 与PIV（粒子图像测速仪）相关的存储库的精选列表。 Please send pull requests or raise issues to improve this list. 1.用于PIV的合成图像生成 ：用于粒子图像测速的合成图像生成。 2. PIV预处理 ：Python中的图像处理 ：开源计算机视觉库 3. PIV分析 ：OpenPIV由Python和Cython模块组成，用于编写脚本并执行一组PIV图像对的分析。 ：使用自适应PIV图像分析方法（也包括测试用例）对PIV图像进行存储库分析 ：使用Python进行粒子图像测速（和少量测试对） ：简单的PIV脚本（带有合成图像） ：（不错的笔记本） ：基于零均值互相关的简单粒子图像测速算法演示。 （通过仿射变换测试） ：Python和Matlab中的一种灵活且易于破解的粒子图像测速（PIV）代码。 （教育） ：Par2vel是用于执行粒子图像测速（PIV）的python工具箱。 它旨在研究和教育。 （教育） ：PyPIV是用于粒子图像测速（PIV）的python库，包括预处理和后处理功

PIVlab：用于Matlab的粒子图像测速技术，官方资料库