[ ソース: mia ]
パッケージ: mia-tools (2.4.6-4)
mia-tools に関するリンク
Debian の資源:
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メンテナ:
外部の資源:
- ホームページ [mia.sourceforge.net]
類似のパッケージ:
グレイスケール画像処理用コマンドラインツール
2Dおよび3Dグレイスケール画像に関する汎用画像処理タスクと三角メッシュに関する 基本的操作を行うためのコマンドラインツールです。サポートされる画像処理 アルゴリズムは画像フィルタリング、組み合わせ、画像レジストレーション、 一連の画像に対する運動補正、および複数の画像についての様々な統計量の推定です。 このパッケージにはこれらのコマンドラインツールへの nipype インターフェース も含まれます。
その他の mia-tools 関連パッケージ
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- dep: libboost-filesystem1.67.0
- C++ でのファイルシステム操作 (ポータブルなパス、ディレクトリの列挙など)
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- dep: libboost-serialization1.67.0
- serialization library for C++
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- dep: libboost-system1.67.0 [armhf 以外]
- Operating system (e.g. diagnostics support) library
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- dep: libboost-test1.67.0
- components for writing and executing test suites
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- dep: libc6 (>= 2.27)
- GNU C ライブラリ: 共有ライブラリ
以下のパッケージによって提供される仮想パッケージでもあります: libc6-udeb
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- dep: libgcc1 (>= 1:3.0) [amd64]
- GCC 共有ライブラリ
- dep: libgcc1 (>= 1:3.5) [armhf]
- dep: libgcc1 (>= 1:4.2) [arm64, i386]
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- dep: libgsl23 (>= 2.5)
- GNU Scientific Library (GSL) -- library package
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- dep: libgslcblas0 (>= 2.4)
- GNU Scientific Library (GSL) -- blas library package
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- dep: libgts-0.7-5 (>= 0.7.6)
- 3D の計算上の表面メッシュを扱うライブラリ
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- dep: libhdf5-103
- Hierarchical Data Format 5 (HDF5) - runtime files - serial version
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- dep: libitpp8v5
- C++ library of signal processing and communication routines
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- dep: libjpeg62-turbo (>= 1.3.1)
- libjpeg-turbo JPEG ランタイムライブラリ
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- dep: libmaxflow0
- This library provides the maxflow-mincut algorithm
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- dep: libmia-2.4-4 (= 2.4.6-4)
- 2D および 3D グレースケール画像処理のためのライブラリ
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- dep: libnifti2
- NIfTI-1 データフォーマット用 I/O ライブラリ
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- dep: libnlopt0 (>= 2.2.4)
- nonlinear optimization library
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- dep: libopenexr23
- OpenEXR 画像ライブラリ用ランタイムファイル
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- dep: libpng16-16 (>= 1.6.2-1)
- PNG ライブラリ - ランタイム (バージョン 1.6)
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- dep: libstdc++6 (>= 6)
- GNU 標準 C++ ライブラリ v3
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- dep: libtiff5 (>= 4.0.3)
- Tag Image File Format (TIFF) ライブラリ
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- dep: libvistaio14 (>= 1.2.14)
- Library for loading and storing various types of binary data
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- dep: libvtk7.1
- VTK ライブラリ
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- rec: mia-tools-doc
- Cross-referenced documentation of the MIA command line tools
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- sug: python-nipype
- Neuroimaging data analysis pipelines in Python