cellpose微调模型效果评估工具
为了对cellpose微调模型在测试数据集上的效果进行评估，在Grok的帮助下弄了一个小工具。
分类数据散点分布作图之stripplot
这里介绍分类数据绘制散点图的常用命令stripplot。
基于plotly进行双通道成像预览
在grok的帮助下利用plotly打造了一个简单的双通道成像预览函数。这样可以方便集成到数据分析工作流程中，以便实时交互以快速检验情况。
基于matplotlib的饼图绘制
数据分析以及可视化的最终目标就是化繁为简，直观地呈现数据的特征和差异，以便论文里能够简单清晰地讲清楚。饼图虽然简单，但是有时候也很有用。
基于ICP算法的三维点云配准
记录三维点云配准的经典Iterative Closest Point（ICP）算法。
基于三维坐标系变换的数据分布范围平面可视化
要判断一个东西是否在一个三维区域的内部还是外部是很简单的，但是要直观地展示出来这种三维空间的内外关系，需要一些技巧。这里举个例子。
基于相对距离求解点的空间坐标
本文记录一个立体几何相关的基于距离求解坐标的函数。
使用Grok编程真的太香了
之前想写一个函数来计算一个三维物体的最邻近间隙距离并进行可视化。发现Grok提供的代码最简洁，可视化效果最好。这里具体记录下这种99%的工作量依靠AI完成的编程过程。
计算三维物体边界之间的最小间隙长度
对于很小的信号点比如单分子光斑，或者是单分子定位的散点cluster，我们可以忽略其本身的体积，视作质点来计算。这样可以计算质点之间的最邻近距离（Nearest Neighborhood Distance, NND），此...
基于threshold_local的图像局部阈值计算
像threshold otsu或者threshold li等方法得到的阈值就是一个数值，然后得应用到全局。但如果一张比较大的图像，特别是三维数据中各处的背景不太均匀的时候，直接使用一个数值来进行全局的阈值分割很难做好。所...
基于阈值与watershed的三维点簇状信号分割
三维成像数据中的物体分割，不能简单的先逐层分析每个slice，再堆叠回去。因此这里再专门提供一个三维点簇状信号分割的函数。
基于最小交叉熵的图像背景阈值搜索
通过阈值分割图像中的前景和背景是成像数据分析中基础的基础。此处以skimage.filters.threshold li函数为例，介绍基于最小交叉熵的图像阈值搜索算法。
基于watershed算法实现点簇状信号的分割
点簇状信号在成像数据中非常常见。这里提供一个整合好的函数方便进行分析。
基于marker的二维点云对齐
在多色成像时会遇到通道对齐的问题，一个比较可靠的做法是使用多色荧光小球作为marker。
基于shapely模块实现对ROI的调整
此处以批量缩小ROI为例介绍如何利用shapely模块对ROI进行调整。
基于pandas整理表格数据的常用功能
工作中需要处理各种电子表格文件，这里记录一下常用的pandas功能，免得总是网上查来查去。
信噪比分析之数据可视化的必要性
使用编程的方式能够高度自定义地对大量数据进行分析，但为保证分析的准确性，需要对中间步骤进行充分的可视化检查。
批量预览蔡司共聚焦成像czi文件
当要对大量数据进行分析之前，须先快速预览数据。了解一些基本情况是非常必要的。这里整理了下我常用的预览成像数据使用的代码。
python虚拟环境迁移
最近需要搬迁到另外一台电脑上，但是其中一些模块是无法自动安装的，所以最好的办法是整体迁移过去。这里介绍手动迁移python虚拟环境的办法。
matplotlib直方图作图数据提取
提供一个函数，可以获取matplotlib绘制直方图后返回的数据并整理到表格中，方便用户使用其它工具进行美化作图。
基于mask图像提取目标轮廓线坐标
图像分割时很多模型给出的都是mask图像，为了方便转换为ROI，这里提供一段python代码基于mask提取contour坐标。
基于匹配特征点坐标的图像旋转和平移
在多通道成像的时候，由于各种原因可能存在需要配准的情况。这里介绍一种最简单的刚性配准方式。
seaborn的jointplot作图控制常用参数
jointplot可以同时绘制散点图和直方分布图，在查看数据分布情况时很有用。所以作图时也比较常用。
查看灰度图及mask并显示像素值
有时候要给人展示什么是数字图像，就需要把像素值直接显示出来，这一点可以用python轻松办到。
基于matplotlib的图像ROI的可视化
通过ImageJ得到的ROI可以尝试使用matplotlib进行更方便的可视化展示。
使用python快速获取单细胞区域内信号点
关键是基于shapely模块中的within方法，判断信号点与ROI的包含关系。
单分子荧光漂白台阶曲线分析
本文介绍单分子荧光漂白实验注意事项和台阶曲线提取以及自动化台阶计数方法。
在vscode中使用plotly交互式作图查看散点数据
本文介绍如何使用python中最具盛名的交互式数据可视化工具plotly的简单使用。
二维直方统计与热图绘制
本文介绍对平面散点数据的分布使用 np.histogram2d 进行二维直方分布统计并使用matplotlib绘制热图，用于单颗粒界面分布密度的可视化。
基尼系数与绘制表示数据平均程度的基尼曲线
这里介绍如何从一组数据计算基尼系数，绘制基尼曲线，从而判断数据分布差异程度。
matplotlib绘图基础样式设置
这里介绍一下我常用的论文图表绘制的样式，能够极大地减轻后期手动调整图表样式，比如调整线宽，子图字号，间距，颜色等等内容，从而提高工作效率。
手机相机检测荧光信号
通常荧光成像的定量分析都离不开实验室里相对昂贵的仪器设备，这限制了一系列荧光报告方法的诊断技术的实际应用。所以有不少研究都尝试使用手机相机作为信号检测的工具。
matplotlib的箭头图绘制
本文介绍matplotlib中quiver用于绘制箭头图的用法。
基于joblib的批处理并行加速
本文介绍一行命令加速python中for循环速度的方法。
检查成像通道是否对齐
这里提供一种检验成像通道是否对齐的方式。
基于matplotlib的简易三维作图
本文介绍matplotlib绘制三维点云以及简单的作图控制。
基于KDTree的点间距分析
本文介绍利用KDTree完成最邻近点间距的计算。
imaris导出数据的提取和整理
本文介绍如何批量提取从 imaris 导出的统计数据并进行整理。
基于scikit-image的颗粒分析
本文介绍使用python中的scikit image模块提供的功能来实现常用的颗粒分析功能。
基于scipy求解多元方程组
在计算空间位置距离的时候，有时会涉及到三元方程组的求解，这个时候可以使用 scipy 中的 fsolve 函数。
基于seaborn的作图样式模板
本文简单介绍使用python中的seaborn模块绘制精美的科技图表。
基于open3d重建点云表面
前面我们获得了PSF的点云数据，这里可以进一步通过 open3d 模块提供的泊松曲面重建功能来计算得到surface。
给三维点云上色
在k3d绘制点云时增加attribute以实现不同cluster的上色
基于k3d绘制三维点云
本文介绍如何使用k3d模块在jupyter notebook中绘制三维点云。
python进阶教程
python进阶教程可帮助您更好地驾驭AI以获得更强大的数据分析能力。 引言 在python基础教程中，主要是掌握「for」、「if」和「function」这些基本的东西，这样就能够写出一些简单的面向过程的代码，以满足一...
基于skimage进行ROI分析
这里介绍如何使用python中的scikit image包提供的工具模块实现类似ImageJ中划线测量的功能。
批量读取蔡司czi文件
此文介绍如何使用aicsimageio模块读取蔡司显微镜成像数据文件，并展示实际处理数据在INPUT阶段的问题。
使用cellpose批量分割图像
这里介绍如何使用cellpose批量分割大量图像，并以此为例展示如何阅读和使用他人的代码。
将AI图像分割mask转换为roi
本文介绍如何使用ImageJ将最常见的AI分割所得到的mask图像转换为ROI，方便后续分析。
基于cellpose分割结果统计细胞膜荧光强度
本文介绍如何在 cellpose 分割结果的基础上进一步利用 ImageJ 进行后续图像的统计分析。
使用cellpose快速分割细胞
介绍使用 cellpose 快速分割图像中的细胞。
ImageJ中编辑选区
这里介绍下 ImageJ中可以对 Selection 进行编辑的操作。
ROI膨胀与环状细胞膜信号测量
本文介绍如何将ROI线条膨胀为环状以满足细胞膜信号测量的需求。
使用napari-sam4is快速分割图像中的物体
介绍使用napari中的sam4is插件调用SAM快速分割图像中的物体。
conda虚拟环境创建与备份
这里以安装napari为例，介绍使用conda创建和管理虚拟环境以满足不同的软件环境依赖要求。
python基础教程
终于把面向初学者的 python 基础教程完成了。网上名为「python教程」的内容浩如烟海，但是大多都是面向软件开发人员的教程，其中代码知识极广极深，并不适合以成像数据分析为目的的小众科研用户。
汇总数据表并导出
介绍pandas模块用于数据表分类汇总和导出。
简单计算信噪比
信噪比是评估一个新的成像探针或者成像方法的重要指标之一。
收集ROI内的像素值
如果想收集图像ROI中所有像素值且无需保留矩阵结构，可以使用以下函数。
读取TIFF文件和ROI记录
这里介绍使用 AICSImage 和 roifile 来读取从 ImageJ 中保存的 TIFF 高维图像和 ROI 记录。
规范命名以便高效读取数据
这里展示使用代码批量读取成组数据的多个文件并自动整理。
高斯双峰拟合
这里展示如何使用curve fit进行高斯双峰拟合。
一维数据插值以改善拟合效果
对于曲线拟合，如果数据点太少，可能导致拟合效果糟糕。所以有时候需要一维插值。
高斯拟合计算成像分辨率
这里简单展示如何对高斯分布的曲线进行拟合以计算成像分辨率。
曲线拟合计算荧光漂白恢复时间
这里以荧光漂白恢复曲线计算恢复时间为例介绍python做曲线拟合。
批量获取文件路径
我们编程很多时候是希望批量处理大量文件，那么第一步就是要能够批量地读取这些文件。
单分子荧光强度变化曲线提取
这里以提取一个视频中单分子荧光信号变化曲线为例，展示以前述ImageJ进阶教程的内容为基础的综合应用。
指定任意颜色作为伪彩
在掌握了RGB与HSB颜色空间转换后，我们可以指定任意颜色作为伪彩。
单颗粒坐标与颜色提取
还是上次那张拥有大量颗粒的图像，不同是这次不对颗粒计数，而是统计单颗粒另外两个重要的属性，也就是坐标和数值。
半自动统计区域内颗粒数量
如果要统计图像中不同区域内的颗粒数量，该怎么做？
细胞膜荧光强度半自动统计
现需要分析大量不同条件和时间点的成像数据，其中一个数据基本如下图所示。需要分析每张图中细胞膜上平均信号强度。
ImageJ强大的兼容性
ImageJ支持打开和处理上百种不同格式的成像数据。
ImageJ进阶教程
ImageJ进阶教程可帮助您提升成像数据分析能力，并完成编程入门。
obsidian-python环境布置
人生苦短，我用 python。
AI辅助ImageJ编程实践
本文以制作colorbar为例展示AI辅助的ImageJ编程实践
ImageJ宏脚本：一键出图
本文介绍如何使用ImageJ宏脚本提高图像数据处理的效率。
傅里叶图像滤波
本文介绍基于傅里叶变换的图像滤波处理
ImageJ基础教程
终于把面向初学者的 ImageJ基础教程完成了。
颗粒示踪分析
本文介绍如何对颗粒的运动进行示踪分析
图像颗粒分析
本文介绍对图像中颗粒类型对象的分析。
图像选点测量
本文介绍对图像中点状信号的测量
图像划线测量
本文介绍对图像进行划线测量的操作
图像选区测量
本文介绍如何选择图像中感兴趣的区域并进行测量。
成像数据处理从何谈起
有一些朋友希望我能开课分享一下成像数据处理方面的经验。我有所意动，因为这样一方面能够梳理自己的技术体系，另外也能帮助更多人。但是因为这样或那样的原因，这个事情不断拖延到现在也没任何动静。 开课讲数据分析并不容易。虽然我大...
图像标尺
本文介绍图像的像素尺寸与如何添加标尺。
图像伪彩
介绍图像伪彩的概念和常规用法。
图像对比度
介绍图像对比度的作用，调整方法和注意事项。
数字图像的位深
本文介绍数字图像的位深概念。
成像数据维度
本文简单介绍成像数据的五个基本维度。
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