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。

import roifile
from glob import glob
import matplotlib.pyplot as plt

def getImageFP(roi_fp):
    if roi_fp.endswith("_RoiSet.zip"):
        img_fp = roi_fp.replace("_RoiSet.zip", "")
    elif roi_fp.endswith("_rois.zip"):
        img_fp = roi_fp.replace("_rois.zip", ".png")
    return img_fp

def main(roi_fp):
    box = roifile.roiread(roi_fp)
    img_fp = getImageFP(roi_fp)
    img = io.imread(img_fp)
    ecs = {
        'add': '#ed1e79',
        'modify':'#f7931e',
        'delete':'#009245',
        'detect': '#0071bc'
    }
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.imshow(img, cmap="Greys_r", vmin=0, vmax=255)
    for item in box:
        if item.name in ecs:
            ec = ecs[item.name]
        else:
            ec = ecs['detect']
        pts = item.coordinates()
        ax.fill(pts[:,0], pts[:,1], facecolor='none', edgecolor=ec, linewidth=1.5)
    ax.set_axis_off()
    plt.show()

使用的时候很简单，输入路径即可：

wks = r'D:\desktop\data\'
rois = glob(wks+"/*/*.zip")
for roi_fp in rois:
    main(roi_fp)

效果如下：

后来发现这个还挺常用的，需要进一步抽象更普通的ROI绘制函数，具体代码如下：

def plotROI(img_fp, roi_fp, color='#0071bc', linewidth=3):
    box = roifile.roiread(roi_fp)
    img = io.imread(img_fp)
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.imshow(img, cmap="Greys_r", vmin=0, vmax=255)
    for item in box:
        pts = item.coordinates()
        ax.fill(pts[:,0], pts[:,1], 
                facecolor='none', 
                edgecolor=color, 
                linewidth=linewidth)
    ax.set_axis_off()
    plt.tight_layout()
    plt.show()

输入图像，还有对应的ROI记录，然后可以绘制ROI的轮廓线，可指定颜色和线宽。颜色可以使用 snipaste 复制 hexcode。绘制出来的图像可以复制粘贴走。