기타 일반적으로 사용되는 필터 필터 효과 맞춤 필터를 사용한 컨볼루션 가우시안 블러 가우스 필터, 합리적인 가장자리 보존 이웃의 중앙값 중앙값, 비선형, imagej 바이너리 옵션, 소금과 후추 노이즈 감소에 적합 평균 이웃 평균, 평활화 최소 최소값 imagej 바이너리 옵션, Smoothing Maximum Largest value of Neighbors, Smoothing Variance Variance of Neighbors, 이미지 질감의 표시기, 하이라이트 에지 주기적 노이즈 제거 고급 이 이미지에서 관찰된 밴딩 패턴으로 표시되는 주기적 노이즈는 위에서 설명한 커널 기반 표준 필터로 제거할 수 없습니다. Fiji는 이러한 Java 클래스에 대한 편리한 프로그래밍 래퍼를 제공하므로 다음에서 스크립트를 작성할 수 있습니다. 데이터도 직선에 적합. 선형 프로파일 : 평균값 수평 격자선 및 중심 색상 표시. getProcessor 인덱스 반대로 스택 변수가 참조하는 ImageStack의 ImageProcessor를 다음과 같이 교체할 수 있습니다. tif 그레이브레인 마젠타. 이 값으로 다른 커널을 만들고 3단계에서 얻은 복사된 이미지에 적용합니다. -1 -2 -1 imagej 바이너리 옵션 0 0 1 2 1 현재 감지되는 가장자리?
예제 스크립트 다운로드
피지를 사용하려면 애플리케이션을 다운로드하고 압축을 풉니다, imagej 바이너리 옵션, 그런 다음 시작할 수 있습니다. 피지는 다양한 파일 형식 및 픽셀 인코딩의 이미지 파일을 처리할 수 있습니다. 컬러 이미지 RGB, imagej 바이너리 옵션, HSB 등.
컬러 이미지는 각 채널에 대해 8비트 인코딩을 사용합니다. e. RGB: 빨강, 녹색 및 파랑의 강도 값. 회색조 이미지의 픽셀은 8비트 정수 강도 레벨비트 정수 강도 레벨 또는 비트 부동 소수점 십진수 값으로 인코딩될 수 있습니다.
이진 이미지는 픽셀 값 0 검은색 또는 흰색만 포함하는 특수한 유형의 8비트 회색조 이미지입니다. 이미지에서 관심 대상 영역의 마스킹 및 분할에 사용됩니다, imagej 바이너리 옵션. 이미지 처리 파이프라인의 입력으로 사용되는 원본 이미지 또는 원시 데이터에는 적용하여 제거해야 할 수 있는 배경 노이즈가 포함될 수 있습니다 imagej 바이너리 옵션 이미지 필터.
정리된 이미지는 특정 기능을 향상시키기 위해 처리될 수 있습니다, imagej 바이너리 옵션, 이자형. 개체 가장자리 강조 표시. 그러면 향상된 이미지를 픽셀 그룹을 객체로 정의하는 이진 이미지 마스크로 변환할 수 있습니다. 이러한 마스크를 기반으로 관심 대상을 분류하고 크기, 기하학, 픽셀 강도 등에 대해 분석할 수 있습니다. 피지에는 다중 채널 합성 및 RGB 이미지를 조작하는 도구가 내장되어 있습니다. 이 예에서는 5차원 x, y, z, 색상, 시간 이미지 스택을 엽니다.
여기에 표시된 것처럼 이미지 창이 열려야 합니다. 채널 슬라이더를 이동하고 선택한 채널에 따라 디스플레이가 어떻게 업데이트되는지 확인합니다. 선택한 채널의 선택을 취소하고 선택한 이미지에 따라 채널 오버레이가 어떻게 변경되는지 확인합니다. 색상 정보가 회색으로 변환되었지만 픽셀 강도 값은 변경되지 않습니다. 개별 이미지 채널은 별도의 창에 표시됩니다, imagej 바이너리 옵션. 이 작업은 다중 채널 이미지 스택 또는 RGB 이미지에서만 작동합니다. 별도의 창에 표시되는 이미지는 imagej 바이너리 옵션 다중 채널 합성 이미지로 병합.
입력 이미지는 8비트 또는 비트 픽셀 인코딩과 같은 유형이어야 합니다. 최대 7개의 서로 다른 이미지를 하나의 다중 채널 이미지로 병합할 수 있습니다. 녹색 채널을 없음으로 설정하고 imagej 바이너리 옵션 기본 설정. 확인을 클릭하십시오. 결과 이미지에는 녹색 채널 구성 요소 없이 빨간색과 파란색 채널의 병합이 포함되어야 합니다.
채널 도구 창에서 색상 모드로 전환하고 관심 있는 채널을 선택합니다. 이미지 몽타주 만들기. 이미지를 그리드와 같은 방식으로 배치할 수 있습니다, imagej 바이너리 옵션, 일명 몽타주. 그리드 레이아웃에서 이미지의 규칙적인 배열이 주어지면 몽타주에 사용되는 모든 이미지 타일은 동일한 x-y 차원과 동일한 이미지 유형 e여야 합니다. 모든 8비트, 8비트, 비트 또는 RGB. 몽타주를 만드는 가장 쉬운 방법은 개별 이미지 타일에 대한 모든 이미지가 포함된 이미지 스택을 만든 다음 피지 몽타주 도구를 사용하는 것입니다.
다음은 예입니다. 열: 3, 배율: 1. 피지 도구 모음의 선택 도구로 그릴 수 있는 관심 영역 주변에서 이미지를 자를 수 있습니다. 직사각형 선택 상자의 크기로 이미지를 자릅니다. 이미지 수집에 사용되는 많은 과학 장비는 크기를 정의하는 보정이 포함된 이미지 파일에 추가 메타데이터를 저장합니다 imagej 바이너리 옵션 물리적으로 해당 이미지 또는 이미지 스택에 대한 픽셀 또는 3D 복셀 imagej 바이너리 옵션 이자형.
mm, nm 등. 이 값은 이미지의 크기를 정의합니다. 이미지 제목 바로 아래에 있는 이미지 창을 보면 이미지 크기가 e인지 여부를 나타냅니다. 대화 상자 창의 상단 상자에 알려진 물리적 거리에 해당하는 픽셀 수를 입력합니다. 물리적 단위 레이블을 입력하십시오. e. 레이블 um은 마이크로미터로 해석됩니다. 프리젠테이션 목적으로 이미지에 스케일 바를 표시하는 것이 자주 바람직합니다. 다음 단계에 따라 수행할 수 있습니다. 눈금 막대의 위치 및 크기 정의.
오버레이 상자를 선택하고 확인을 클릭합니다. 오버레이는 스케일 바 아래 이미지 영역의 픽셀 값에 영향을 미치지 않습니다. 비파괴적이다. 이미지 노이즈는 imagej 바이너리 옵션 가짜 및 관련 없는 정보를 추가하는 이미지 캡처의 바람직하지 않은 부산물.
피지는 이미지에 적용할 수 있는 몇 가지 표준 필터를 제공합니다. 여기에서 우리는 그 중 몇 가지를 탐색합니다, imagej 바이너리 옵션. 튜토리얼 예제 파일의 tif, imagej 바이너리 옵션. 이 이미지에서 관찰된 밴딩 패턴으로 표시되는 주기적 노이즈는 위에서 설명한 커널 기반 표준 필터로 제거할 수 없습니다. 그러나 Fast-Fourier Transform FFT 분석을 적용하면 FFT 이미지 상단 중간 패널에서 고강도 스폿으로 표현되는 이러한 노이즈의 주기성을 나타낼 수 있습니다.
이 핫스팟 하단 중간 패널을 마스킹하고 역 FFT를 적용하면 원본을 검색할 수 있습니다 imagej 바이너리 옵션 주기적 노이즈 오른쪽 패널 없이. 에지 감지는 일반적으로 관심 개체의 윤곽을 정의하는 데 사용됩니다. 특수 컨볼루션 커널을 적용하여 구현.
에지 감지 알고리즘은 노이즈에 매우 민감할 수 있습니다. 따라서 일반적으로 먼저 다른 필터로 노이즈를 제거하는 것이 좋습니다. 에지 감지 필터를 적용하기 전에 에지를 아주 잘 보존하는 중앙값 필터 아래 이미지 참조. 이미지 분할은 특정 개체를 나타내는 개별 이미지 픽셀을 그룹화하는 프로세스입니다.
이진 흑백 이미지 마스크와 개체 모양 설명자 형태 매개변수가 필요합니다. 이미지 분할 및 분석의 일반적인 단계를 설명하기 위해 얼룩 음영 처리. [튜토리얼 예제 파일] 예제 파일의 일부인 tif 이미지. 배경에서 어두운 점을 분리하기 위해 강도 임계값을 사용합니다.
임계값 이하의 강도를 가진 모든 픽셀은 하나의 빈으로 이동하고 다른 모든 픽셀은 다른 빈으로 이동한다는 아이디어입니다, imagej 바이너리 옵션.
한 빈의 픽셀은 관심 개체에 속하는 것으로 간주되고 다른 빈의 픽셀은 배경으로 간주됩니다. 이것은 바이너리 이미지를 생성하는 주요 방법입니다. 이미지 창을 클릭한 다음 임계값 창에서 자동 버튼을 클릭합니다, imagej 바이너리 옵션. 임계값 창을 잊어버린 경우 Windows로 이동하여 목록에서 선택하십시오. 임계값 대화 상자에서 어두운 배경 상자를 선택 취소합니다.
드롭다운 상자에서 기본값 및 빨간색을 선택합니다. 슬라이더를 이동하고 이미지를 오버레이하는 빨간색 패턴의 변화를 관찰합니다. 오버레이를 제거하려면 재설정을 클릭하세요. 다른 Sigma Radius 값을 사용해 보십시오: e. Image1 드롭다운에서 얼룩 음영을 선택합니다. 티프 이미지, imagej 바이너리 옵션.
수정된 이미지의 새 이름으로 Corr을 입력합니다. 검정색 배경 상자를 선택하고 확인을 클릭합니다. 이것은 임계값 이미지의 표시 모드와 입자 분석기가 개체를 식별하는 데 사용하는 모드를 제어합니다. 이 예제에서 관심 있는 개체는 검은색 배경에 흰색으로 표시됩니다.
클릭 imagej 바이너리 옵션 이미지 창을 수정하고 임계값 창에서 자동을 클릭합니다. 빨간색 오버레이로 표시된 다크 스팟의 균일한 감지에 유의하십시오.
임계값 히스토그램에서 픽셀 강도 값의 바이모달 분포를 확인합니다. 이 임계값을 원래 이미지 얼룩 음영에 대해 얻은 임계값과 비교합니다. Corr 이미지를 8비트로 변환하려면 먼저 8단계를 참조하십시오. 단계 후 결과는 검정색 배경에 흰색 밥을 표시하는 바이너리 마스크 이미지여야 합니다. 이전 단계에서 이진 마스크가 생성되었지만 자세히 살펴보면 일부 얼룩 개체가 융합되어 있음을 알 수 있습니다.
땅콩 모양의 물체로 나타납니다. 이러한 융합된 객체를 분리하기 위해 분수령 알고리즘을 적용합니다. 이것은 볼록에서 오목으로의 상당한 반대 곡률 목 영역을 보여주는 객체에만 작동합니다. Show Outlines 옵션은 다음을 생성합니다 imagej 바이너리 옵션 윤곽선 및 개체 ID 빨간색 숫자가 포함된 새 이미지.
관리자에 추가 옵션은 식별된 각 입자에 대한 정의를 보냅니다. 짙은 얼룩, 관심 영역 관리자(ROI Manager).
관심 영역 ROI는 이미지의 픽셀 그룹을 정의합니다. ROI는 다양한 모양을 가질 수 있습니다. e, imagej 바이너리 옵션. 선, 직사각형, 타원체, 다각형, 텍스트 또는 불규칙.
바이너리 옵션 소프트웨어 사기
가장 높은 교차 수의 반경 Max inters. 반경 가장 높은 분기 밀도의 사이트를 반영하는 가장 높은 교차 수가 발생한 거리. 동일한 최대값이 여러 번 발생하는 경우 첫 번째 거리만 고려됩니다. Schoenen 파급 지수 샘플링 파급 지수 파급 측정 3 : Max inters 사이의 비율.
및 기본 분기의 수. 기본 분기가 유효하고 0이 아닌 경우에만 계산됩니다. 중심 반경 중심 i의 가로 좌표. N 대 거리 플롯에서 강조 표시됩니다. 중심 값 중심 i의 세로 좌표. Enclosing radius 마지막으로 Enclosing radius cutoff에 의해 지정된 교차점의 수와 연관되는 교차 반경의 가장 넓은. 컷오프가 1인 경우 기본 둘러싸는 반경은 교차 반경 중 가장 넓습니다. 아버의 페렛 길이를 반영합니다.
결정 비율 semi-log 방법의 결정 계수와 log-log 방법의 결정 계수의 비율 4. log-log 방법에 비해 semi-log 방법이 더 나은 경우 결정 비율은 1보다 커집니다.
가장 유익한 정규화 방법을 조용히 예측하기 위해 플러그인에서 사용하는 매개 변수입니다. 피팅 세부 정보 표시 확인란을 활성화하여 예측을 모니터링할 수 있습니다.
Sholl 회귀 계수 회귀 계수 3과 4에서 설명한 선형 회귀의 기울기에 -1을 곱한 값, i. 맞춤을 최적화하기 위해 플러그인은 프로필 가장자리의 거리를 제외하고 중앙값 거리를 중심으로 두 번째 선형 회귀를 검색합니다. 이 두 번째 적합에 대한 세부 정보는 전용 열 아래의 Sholl 테이블에도 등록됩니다. e.
회귀 절편 3과 4에 설명된 y 좌표 m. 임계값 다항식 피팅의 로컬 최대값, i. e, 1의 임계 반경에서 N.
약어: Nm. 임계 반경 임계값이 발생하는 거리. 약어: rc. 명명법: 이전 저자는 Dendrite maximum을 포함하여 Sholl 프로필에서 취한 가장 큰 값을 설명하기 위해 다른 용어를 사용했습니다. Sholl 기법은 수지상 가지에만 국한되지 않고 축삭 가지, 유선 또는 혈관과 같은 나무와 같은 구조에 적용될 수 있기 때문에 cf.
인용 목록, Sholl Analysis는 임계 반경이라는 용어를 도입하고 Dendrite maximum N m 을 Critical 값으로 이름을 바꿉니다. 평균 값 수목이 차지하는 전체 영역에 대한 교차의 평균을 나타내는 적합 다항식 함수 1의 평균 값 5.
약어 N av. 평균 인터와 유사합니다. 샘플링된 데이터를 기반으로 하는 측정항목. Schoenen Ramification index Ramification index fit 적합된 프로필에서 검색된 Schoenen Ramification index: 임계값과 기본 분기 수 사이의 비율. Skewness Skewness fit 시작 반경과 끝 반경 사이의 피팅된 다항식 분포의 왜도. 첨도 첨도 적합 시작 반경과 끝 반경 사이의 적합된 다항식 분포의 첨도.
다항식 R 2 폴리. 보완 BAR 스크립트를 사용하여 다양한 정도의 다항식에 맞는 ddaC 셀에서 샘플링된 데이터. Sholl Analysis는 정규화 및 곡선 맞춤을 위한 여러 옵션을 제공하여 최대한 유연하게 시도합니다. 그러나 가장 적합한 모델을 결정하려면 완전 자동화가 적용되지 않는 합리적인 선택이 필요하므로 철저한 곡선 피팅 옵션을 제공할 수 없습니다. 이러한 이유로 업데이트 사이트에 가입하면 BAR을 사용하여 필요에 따라 커브 피팅을 위한 보완 도구를 설치할 수 있습니다.
여러 BAR 명령이 Sholl 분석을 보완합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다. 분할 도구: 임계값, 모양 기반 마스킹 및 에지 감지 루틴 전체 BAR 목록 보기. 데이터 분석 도구: 피크 찾기: 피크 진폭, 피크 높이 및 피크 너비와 같은 여러 필터링 옵션에서 로컬 최대값을 검색합니다. 분기 밀도의 보조 사이트를 검색하는 데 사용할 수 있습니다. Fit Polynomial : 샘플링된 데이터에 모든 차수의 다항식을 맞춥니다. 다항식 피팅의 내장 레퍼토리를 최대 50차 함수까지 확장.
대화형 플로팅: 가져온 스프레드시트에서 데이터를 플로팅하는 범용 루틴. 이 섹션에서는 Sholl 분석으로 처리할 신경 세포를 분할할 때 고려해야 하는 몇 가지 측면에 대해 설명합니다.
이미지 분할 이후로 나는. 즉, 바이너리 마스크로 원본 형광 이미지를 적절하게 설명하려는 모든 절차는 개별 데이터 세트의 특성에 맞게 조정되어야 합니다. 보완 도구 에서 언급했듯이 여기에 나열된 여러 루틴은 BAR 업데이트 사이트를 통해 배포됩니다.
처리 필터, 특히 에지 보존 필터를 사용하여 노이즈를 완화할 수 있습니다. 일반적으로 광시야 현미경과 관련된 불균일한 조명 문제는 공초점 현미경에서 조직의 깊은 층에서 오는 신호가 표층에서만큼 밝게 캡처되지 않을 때 발생합니다. Z축을 따른 이 신호 감쇠는 히스토그램 기반 세분화에서 고려해야 하는 스택 전체에 음영 그라디언트를 생성합니다.
이러한 문제는 인수 기간 동안 더 잘 해결되지만 e. 전역 임계값 방법이 만족스러운 결과를 얻지 못할 때 보다 정교한 분할 알고리즘을 채택하는 것이 가능합니다. 신호 대 잡음비가 불량한 이미지의 물체 감지 및 이미지 분할에는 작업자가 결정을 내려야 할 수 있습니다. 추가 이미지 처리 도구는 업데이트 사이트의 증가 목록을 참조하십시오.
이미지 처리에 대한 자세한 내용은 tutorials, segmentation 및 ImageJ User Guide를 참조하십시오. ImageJ 및 Fiji ImageJ Macro Language, Beanshell, Javascript, JRuby, Jython, Clojure, …. 이 섹션에서는 몇 가지 예를 제공합니다.
모든 매크로 또는 스크립트는 Sholl Analysis 플러그인이 분석 중심을 표시하는 ROI에 액세스할 수 있도록 허용해야 합니다. ImageJ가 텍스트 파일에서 기존 ROI의 좌표를 읽거나, ROI 관리자에 선 선택 목록을 저장하거나, 아버의 중심을 감지하는 형태 기반 루틴을 작성하도록 지시할 수 있습니다. 그러나 분석의 중심을 표시하는 것은 아마도 수동으로 하고 싶을 것입니다.
다음은 워크플로입니다. 이 예에서는 ImageJ 매크로 언어를 사용합니다. 레코더 창에 나타나는 한 줄의 코드는 다음과 같습니다. 물론 이전 단계를 자동화할 수도 있습니다. 그러나 플러그인이 호출될 때 분석 센터를 사용할 수 있는지 확인하는 것을 잊지 마십시오. 필요하지 않은 옵션은 생략 가능. 다음은 폴더에서 플러그인을 실행하는 예제 매크로입니다.
Simple Neurite Tracer에서 생성한 Sholl 프로필이 포함된 csv 파일:. API 호출을 통해 고급 옵션 설정 가능. 여기 몇 가지 예가 있어요. Nav 및 Cv , Cr IJ 매크로 IJM 언어의 계산과 관련된 이산화 단계의 수를 줄입니다. 이러한 이유로 전달된 인수를 인용해야 합니다. IJM 언어에 의한 호출은 플러그인을 실행하기 전에 설정해야 하며 ImageJ가 실행되는 동안 유효합니다. 1 개별 Sholl 프로파일을 단일 테이블로 병합하고 2 셀 그룹의 표준 편차가 있는 평균 프로파일을 구하는 분석 도구.
플러그인에 익숙해지기 위해 사용. 더보기 » 드롭다운 메뉴를 통해서도 액세스할 수 있습니다. Sholl Analysis와 Ghosh 연구소에서 발표한 동음이의어 플러그인의 차이점은 무엇입니까? ? Tom Maddock 버전 1의 원본 Sholl Analysis 플러그인.
플러그인 전체에서 일시적으로 Advanced Sholl Analysis라고 불렸습니다. GitHub에서 플러그인의 전체 기록을 확인할 수 있습니다. 이러한 이유로 이미지는 arbor 및 background의 두 단계로 분할되어야 합니다. 버전 1에서. 왜 지금이야? 이미지 분할은 항상 필요했습니다. 초기 구현에서 프로그램은 이진 이미지만 처리했으며 분석의 중심에서 강도를 사용하여 배경에서 개체를 분리하는 방법을 결정했습니다.
이 접근 방식은 매우 엄격했습니다. 뉴런을 나타내는 픽셀이 동일한 상수를 가질 것이라고 가정했습니다! 나머지 배경에서 볼 수 없었던 강도. 내 이미지는 그렇게 좋아 보이지 않습니다. 분석 전에 어떻게 치료할 수 있습니까?? 내 비트맵 프로필이 동일한 셀의 추적에서 얻은 프로필과 다릅니다.
여러 번 언급했듯이 분석의 품질은 아버가 어떻게 분할되었는지에 달려 있습니다. 회색조 이미지로 작업하는 경우 분할 루틴을 최적화해야 할 수 있습니다.
반면에 이미 이진 이미지를 얻은 경우 올바르게 해석하고 있는지 확인하십시오. 또한 종료 반경이 분석된 아버 너머로 확장되는 이미지 캔버스의 개체와 교차하지 않는지 확인해야 합니다. 일반적으로 측정된 이미지 영역을 시각적으로 검사하려면 항상 Sholl 마스크를 참조하십시오. 참고로 버전 3부터. jar 개발 빌드? 업데이터를 실행하고 고급 모드를 선택한 다음 보기 옵션에서 로컬로 수정된 파일 보기를 선택합니다.
파일 목록에서 jar. 변경 사항 적용을 누르면 최신 릴리스 버전을 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 설치 FAQ를 참조하세요. 이 문서는 그다지 유용하지 않습니다. 개선될 때까지 얼마나 기다려야 하나요? 약 20초. 이 위키에서 계정을 만드는 데 걸리는 시간입니다. 하나를 만들면 이 페이지를 직접 개선할 수 있습니다.
플러그인이 잘못된 이미지 유형에 대해 불평합니다. 이것은 의도된 것입니다. RGB 이미지는 유연하지 않고 형광 표지된 세포의 이미지는 일반적으로 비 RGB 이미지입니다. 직선 ROI를 생성하는 동안 사용할 수 있는 주요 수정자의 전체 목록은 ImageJ 사용 설명서를 참조하십시오. 3D 및 4D 이미지에서 Z-위치와 중심점을 어떻게 설정합니까?? 분석 중심의 Z 위치 깊이는 스택의 활성 Z 슬라이스입니다.
다중 채널 합성 이미지의 경우 활성 채널은 C 위치도 정의합니다. 둘 다 Sholl 결과 테이블에 보고됩니다. 분석하려는 이미지가 로컬에 저장되지 않았습니다. 로컬 디렉토리에 저장 e. 플러그인은 다양한 아버의 분석을 위해 설계되었으며 특정 셀 유형에 편향되지 않습니다. 이 광범위한 적용 가능성을 보장하는 유일한 방법은 샘플링된 데이터를 분석하기 위해 플러그인에서 사용하는 수학적 기술을 사용자에게 완전히 제어할 수 있도록 하는 것입니다.
단일 셀은 ImageJ 내에서 수정할 수 없지만 사용자 정의 확장 e. xls 또는. ods를 사용하면 다른 스프레드시트 응용 프로그램에서 테이블을 가져올 수 있습니다.
플롯 크기를 조정하려면 옵션 대화 상자에서 자세히 » 드롭다운 메뉴를 사용하십시오. CA1 셀의 Sholl 마스크 참조 예는 단순한 예시입니다. 교차 카운트가 픽셀 강도로 사용되는 분석된 셀의 최대 강도 투영. 출력 옵션에 설명된 대로 해당 LUT를 수정할 수 있으며 ImageJ 기본 명령을 사용하여 강도를 보정할 수 있습니다. 언급한 바와 같이 분할 아티팩트를 시각적으로 검사하는 데 사용할 수도 있습니다.
ImageStack은 다차원 이미지의 구현을 허용합니다. x , y , z , 시간 및 채널 축. getTitle 출력 이미지 제목 출력 이미지 크기 인쇄 "너비 x 높이:", imp. getHeight IJ. getImage 명령은 피지의 현재 활성 이미지 창에서 이미지를 검색합니다. 반환된 ImagePlus 객체를 변수 imp에 할당합니다. ImagePlus 클래스는 imp 개체 인스턴스를 통해 액세스할 수 있는 수많은 메서드를 제공합니다.
getTitle, 임프. getWidth, 임프. getHeight 등. print 문은 스크립트 편집기 콘솔 창에 문자열과 값을 출력합니다. 언어로 이동하여 Python을 선택하십시오. 위의 스크립트를 스크립트 편집기에 복사하십시오. 실행 버튼을 클릭. 6월 4일 화요일 EDT 제목: blob. gif 너비 x 높이: x 이미지 치수 Fiji 및 ImageJ는 다차원 이미지를 처리할 수 있습니다. e.
픽셀당 getBytesPerPixel 바이트 1바이트에는 8비트가 있습니다. 이미지 보정 많은 이미지 형식에서 픽셀 데이터 외에 이미지 주석 메타데이터를 포함할 수 있습니다. setCalibration 보정 새 이미지 만들기 ImageProcessor 개체 인스턴스로 ImagePlus 개체를 초기화하여 새 이미지를 만들 수 있습니다.
show 이 스크립트는 각각 x픽셀이 있지만 다른 픽셀 인코딩을 사용하여 4개의 새 이미지를 만듭니다. 픽셀 인코딩 8비트, 비트, 비트, RGB. 메모리 풋프린트(KB) 20K, 39K, 78K, 78K. 이미지 복제 Duplicator 클래스는 기존 ImagePlus 객체의 정확한 복사본을 만드는 편리한 방법을 제공합니다.
ij에서 ij 수입 ij에서 ij. setTitle "Perfect copy" 이미지 파일 열기 및 저장 Open Images Fiji는 다양한 이미지 파일 형식을 읽을 수 있습니다. 대화식 대화 상자 열기 IJ. openImage 비대화형, 기본 이미지 표시 위치 사용.
ImageReader 비대화형, 구성 가능한 이미지 디스플레이 이미지 저장 피지는 TIF, OME-TIF, BMP, PNG, JPEG, AVI 등 다양한 일반 형식으로 이미지 파일을 저장할 수도 있습니다. FileSaver 대화식 대화 상자 IJ. 비대화형 단순 이미지 작성기 TIF, JPEG, GIF, PNG 등으로 저장. ImageWriter 비대화형, 다양한 형식의 고급 대화형 이미지 열기 및 저장 대화 상자 from ij import IJ from ij.
getImage 임프. setTitle "복사. 저장은 fs를 사용할 수도 있습니다. saveAsTiff, fs. saveAsPng 등. openImage 파일 소스 임프. 조인 homedir, "workshop", "images" 전체 dir 경로 인쇄 outputdir(경로가 아닌 경우). isdir 출력 디렉토리 : os. makedirs outputdir 다른 이름으로 파일 저장. 조인 outputdir, "blobs-copy. tif" 아이제이. saveAs imp, "tiff", outputfile print "저장된 파일:", outputfile 콘솔 창에서 출력 확인. 저장된 파일을 찾을 수 없으면 다음을 시도하십시오. blob-copy를 클릭하십시오. Blob-copy에 대한 정보에서 경로 항목 보기.
티프 창. IJ를 실행. 기본 구문: IJ. 이미지 실행, 명령, 옵션 이미지: ImagePlus 개체 참조 명령: 문자열 옵션: 문자열, 경우에 따라 "" 비어 있음 문자열 매크로 레코더는 피지 메뉴를 통해 액세스할 수 있는 기능을 IJ로 변환하는 훌륭한 도구입니다. 기록 매크로 레코더 창이 열려 있는지 확인. 레코더 창에서 코드를 선택하고 제거하십시오. 확인을 클릭. tif를 파일 이름으로 지정하고 저장을 클릭합니다. 녹음기 창에서 만들기를 클릭합니다.
그러면 레코더에서 복사한 코드가 포함된 새 스크립트 파일이 있는 스크립트 편집기 창이 나타납니다. 오픈이미지 …. Jython 스크립트로 변환 스크립트 편집기에서 언어로 이동하여 Python을 선택합니다. 스크립트 상단에 from ij import IJ 문 삽입.
gif" 아이제이. run imp, "Gaussian Blur 모든 이미지 창 닫기. 스크립트 실행. tif 파일. 이 이미지의 크기는 다음과 같습니다. 2 채널 5 초점면 슬라이스, Z 51 타임포인트 프레임 ImagePlus 객체 imp로 표현되는 다차원 이미지에는 다양한 이미지 평면을 관리하기 위한 ImageStack 객체가 포함되어 있습니다.
getProcessor 인덱스 반대로 스택 변수가 참조하는 ImageStack의 ImageProcessor를 다음과 같이 교체할 수 있습니다. 관심 영역 ROI ROI는 이미지의 픽셀 그룹을 정의합니다. ROI는 다음 용도로 사용할 수 있습니다. 픽셀 값 측정 픽셀 값 변경 픽셀 값을 변경하지 않고 비파괴 오버레이의 이미지 영역 표시 ROI 유형 클래스: Roi Line OvalRoi PolygonRoi ShapeRoi TextRoi ImageRoi ROI는 직접 또는 RoiManager 클래스를 통해 관리할 수 있습니다.
gui 가져오기 ij에서 ROI 가져오기 ij에서 IJ 가져오기. setRoi roi IJ. show 스크립트 편집기에서 스크립트 실행. ij import IJ, ImagePlus from ij로 ROI 채우기. 프로세스 가져오기 배열에서 FloatProcessor 가져오기 임의에서 0 가져오기 ij에서 임의 가져오기. setRoi 투자 수익 fp. 값 2 설정. 채우기 관심 있는 타원형 영역을 setRoi oroi fp 값으로 채웁니다.
setValue 채우기 oroi. getMask 주의! 직사각형이 아닌 ROI imp에 필요. show ROI 속성 변경 ROI 개체의 모양을 변경할 수 있습니다. 자바의 테두리 색상. awt 가져오기 색상 ROI. setStrokeColor 색상. RED 테두리 너비 roi. setStrokeWidth 2. setFillColor 색상. YELLOW Set ROI Position 다차원 ImageStack을 사용하여 주어진 이미지 imp의 특정 채널, 슬라이스, 프레임에 대해 ROI 개체 roi의 위치를 설정할 수 있습니다.
getStackIndex 채널 번호, 슬라이스 번호, 프레임 번호 ROI. setPosition index 참고: index가 0 default이면 Roi는 스택의 모든 이미지 평면에 적용됩니다.
모든 코드 제거. 확인을 클릭하십시오. 적용 클릭. 매크로 기록을 Python 스크립트로 변환하고 스크립트 편집기에서 다음을 수행하는 것을 기억하십시오. 스크립트 편집기에서 언어로 이동하여 Python을 선택하십시오. 스크립트 상단에 import 문을 삽입하십시오. Remove semicolons ; 줄 끝에. run imp, "중간 실행 imp, "Options setAutoThreshold imp, "Default" IJ.
run imp, "마스크로 변환", "" IJ. 실행 임프, "유역", ""IJ. run imp, "Set Measurements run imp, "Analyze Particles py 및 스크립트 실행. 다음 결과 테이블이 표시되어야 합니다. 스크립트에서 RoiManager 클래스 사용: ij에서 시스템 기본 인스턴스에 대한 참조 가져오기. getRoi index 모든 ROI 제거 rm. addRoi roi ROI에 대한 작업 실행: 결합, 선택, 저장, 열기 등.
공통 명령문: 측정 옵션 정의: ij에서 상수의 비트 OR 조합. 평균은. 지역은. "내 결과" 전달된 인수가 테이블 제목이 됨을 표시합니다. 테이블 행 수 가져오기 rt. getColumnIndex "영역" rt. addValue "Area", deleteColumn "Area" 행 인덱스 rt로 행 삭제. 스크립트 매개변수는 ImageJ2의 기능입니다. 피지에서는 작동하지만 일반 ImageJ1에서는 작동하지 않습니다.
기본 구문: 매개변수 선언은. 이러한 각 행에는 단일 매개변수 선언 또는 스크립트 지시문이 포함되며 다른 것은 없습니다. type variableName은 지정된 이름에 지정된 지정된 유형의 입력을 선언합니다. 와 Type 사이에 공백을 사용하는 것이 좋지만 필수는 아닙니다. 출력 유형 outputName은 지정된 유형의 출력 매개변수로 지정된 이름의 변수를 선언합니다.
Type 매개변수는 선택사항입니다. 출력이 기본값인 Object로 처리되기 때문입니다. 출력 지시문 및 기타 스크립트 지시문의 경우 및 지시문 사이에 공백이 허용되지 않습니다.
이미지 파일의 일괄 처리 종종 우리는 이미지 세트에 동일한 이미지 처리 방법을 적용하기를 원합니다. 이러한 이미지 파일을 단일 디렉토리 또는 디렉토리 그룹으로 구성하는 것이 편리합니다. openImage f IJ. 나뉘다 ". 조인 outputdir, 제목 IJ. isdir inputdir : print inputdir, "이(가) 존재하지 않거나 디렉토리가 아닙니다. py 두 가지 설치 옵션이 있습니다. 옵션 A 수동 프로세스: 피지 설치 트리의 플러그인 디렉토리에 스크립트 복사.
플러그인 e에서 하위 디렉토리를 만들 수 있습니다. 첫 번째 팝업 대화 상자에서 스크립트를 찾아 선택합니다. 열기 클릭. 두 번째 대화 상자 창에서 스크립트를 설치해야 하는 플러그인 디렉토리 또는 플러그인 내의 하위 디렉토리를 선택합니다. 저장 클릭. 스크립트를 플러그인으로 설치한 후 피지를 다시 시작합니다. py는 기본 자르기 연습으로 설치됩니다. 초보자 프로젝트 1: 현재 이미지 가져오기 예제 스크립트를 수정하여 채널 수, 초점 평면 수 z 및 시점 수를 인쇄합니다.
채널을 합성 이미지로 다시 병합하되 빨간색과 녹색 채널을 바꿉니다. 중간 프로젝트 5 실행: 코드 루프에서 다양한 크기의 잘린 이미지를 여러 개 생성하도록 자르기 ROI 예제 스크립트 수정. 힌트: For 루프 프로젝트 6: 가우시안 필터에서 사용할 시그마 값을 묻는 메시지를 표시하도록 일괄 처리 예제 스크립트의 처리 기능 수정.
ij에서 플러그인 가져오기 복제기. ij에서 프레임 가져오기 RoiManager. ij에서 가져오기 결과 테이블 측정. gif" 원본. 원래 임프를 실행.
setTitle "Mask" 사본 이름을 IJ로 바꿉니다. run imp, "Watershed", "" 입자 덩어리 분해 IJ. getStatistics 옵션은 rt를 측정합니다. incrementCounter 행 카운터는 다양한 열에 값을 추가합니다. rt. addValue "레이블", 원본. getTitle rt. addValue "평균", 통계. RT를 의미. addValue "영역", 통계. 지역 RT. addValue "Centroid X", 통계. xCentroid RT.
addValue "Centroid Y", 통계. yCentroid는 사용자 정의 테이블 rt를 표시합니다. "Blob 결과" 표시 결과 테이블 개체의 내용을 다른 이름으로 저장. 조인 outputdir, "블롭. csv" 인쇄 "결과 파일:", 결과 파일 rt. 조인 outputdir, "blobs-rois. zip" rm. 선택을 취소하고 선택한 ROI가 아닌 모든 ROI가 저장되도록 합니다. runCommand "Save", roifile Expert Project 8: 이미지 중앙의 원형 ROI에 중앙값 필터를 적용하도록 일괄 처리 예제 스크립트의 처리 기능 수정.
추출된 각 이미지 평면을 별도의 이미지로 저장. 지정된 디렉토리의 tif 이미지 파일. 원본 이미지의 픽셀 크기 보정은 저장된 각 이미지 평면에서 유지되어야 합니다.
조인 경로.
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