内容简介:我正在尝试编写代码帮助我完成生物学工作.代码的概念是分析组织中收缩细胞的视频文件
我正在尝试编写代码帮助我完成生物学工作.
代码的概念是分析组织中收缩细胞的视频文件
示例2:youtube.com/watch?v=uG_WOdGw6Rk
并绘制出以下内容:
>每分钟节拍数.
>节奏强度
>殴打的规律性
所以我编写了一个Matlab代码,它将遍历视频并比较每个帧与其后的帧,并查看帧中是否有任何变化并在曲线上绘制这些变化.
我的代码结果示例
我编写的当前代码的核心:
for i=2:totalframes compared=read(vidObj,i); ref=rgb2gray(compared);%% convert to gray level=graythresh(ref);%% calculate threshold compared=im2bw(compared,level);%% convert to binary differ=sum(sum(imabsdiff(vid,compared))); %% get sum of difference between 2 frames if (differ ~=0) && (any(amp==differ)==0) %%0 is = no change happened so i dont wana record that ! amp(end+1)=differ; % save difference to array amp wi time(end+1)=i/framerate; %save to time array with sec's, used another array so i can filter both later. vid=compared; %% save current frame as refrence to compare the next frame against. end end figure,plot(amp,time);
=====================
那就是我的代码,但有没有办法可以改进它,这样我可以获得更好的结果?
因为我觉得imabsdiff并不是我应该使用的,因为我的视频包含很多噪音并且影响我的结果很多,我认为我的所有放大器数据实际上都是假的!
另外我实际上只能通过计算峰值来提取跳动率,但是我如何改进我的代码以便能够从中获取所有必需的数据?
谢谢也非常感谢您的帮助,这是一小部分代码,如果您需要更多信息,请告诉我.
谢谢
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网
猜你喜欢:- 【事件分析】OpenSSL“心脏出血”漏洞
- ELK的心脏,ElasticSearch学习方法论
- 心脏起搏器容易受到黑客攻击的三个原因
- 机器学习代码实战:使用逻辑回归帮助诊断心脏病
- 大量第三方库令心脏起搏器存在安全风险
- 医院成为“犯罪天堂”:当黑客开始通过心脏起搏器远程杀人
本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们。