ImageJ进阶 | 冬之阁

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。

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。

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。

这里介绍下 ImageJ中可以对 Selection 进行编辑的操作。

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。

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。

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。

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。

如果要统计图像中不同区域内的颗粒数量，该怎么做？

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。

本文以制作colorbar为例展示AI辅助的ImageJ编程实践

本文介绍如何使用ImageJ宏脚本提高图像数据处理的效率。

本文介绍基于傅里叶变换的图像滤波处理