imageJ | 批量处理图片

我来到你的城市 2021-08-29 21:09:47 阅读: 1273
在日常的科研和工作中,经常会涉及大量图片的处理,比如拆分通道、添加标尺、更改为灰度图片等。对图片一一进行操作会消耗大量时间和精力,因此批量处理图片必不可少。
批量处理图片可以节省时间,提高效率,减少不必要的重复劳动,即将相同的处理方式应用到所有图片中。那么我们如何批量处理图片提高工作效率呢?今天半夏就以几个实例带大家分享基于的批量图片处理过程。

一、软件准备

 

本次使用的ImageJ版本是Fiji(Fijiis just ImageJ首字母缩写),预装了诸多生物医学分析的常用插件。

批处理基本过程

01 准备文件夹

准备两个文件夹,例如Input(存放待处理原始图片)和Output(保存已处理图片)。

 

02 开始批处理
  1. 打开Fiji软件,Process -> Batch -> Macro进入批处理设置Batch Process窗口。

    下载.jpeg

     

  2. Input:选择原始图片存放位置;

  3. Output:选择存放处理后图片的文件夹;

  4. Outputformat:选择处理后图片的保存格式,可以选择TIFF、JPEG、PNG、BMP等。

     

    下载 (1).jpeg

  5. Add macro code:选择需要执行的操作。可以输入包含多种操作的macro,即对成百上千张图片进行同样的处理。
  6. File name contains:筛选需要处理的图片,例如需要处理的图片的文件名中包含CON。。。(可自己设置);如果不填写,则处理所有图片。
  7. Test:测试代码是否报错,值得注意的是此处只测试文件中的第一张图片。
  8. Process:执行批量处理。

应用实例

科研论文图片中免疫荧光与免疫组化等图片的基本要求是必须有标尺(Scale bar),用以显示物体的实际大小。下图【1】Iba1染色的小胶质细胞右下角标尺为25μm:

 

 

下载 (2).jpeg

接下来给大家回顾ImageJ添加标尺的常规方法与省时高效的批量添加标尺的方法!

ImageJ添加标尺的基本步骤:

1、打开一张有标尺的图片,使用MagnifyingGlass(放大镜)工具放大标尺,使用直线工具Shift沿着标尺画一条直线:

下载 (3).jpeg

 

2、Analyze -> Set Scale进入标尺设置界面:

 

下载 (4).jpeg

直线的距离为77.3333pixels,已知距离是25μm,Unit of length为μm,Global对所有后续打开图片有效,否则只对当前图片有效,Scale为3.0933 pixels/μm,点击OK可见图片右上角显示图片的长宽单位为μm:

 

 

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3、Analyze -> Tools ->Scale Bar给无标尺的图片添加标尺:

 

下载 (6).jpeg

依次设置标尺大小、外观、字体、颜色、位置等。点击OK就能方便的添加标尺了,如上图添加了一个红色的25μm的标尺。

应用实例二

如果实验中忘记给图片添加标尺,可使用ImageJ进行批量添加,步骤如下:

 

1、本次使用软件为Fiji(ImageJ的版本之一)。现有一系列无标尺的同尺寸图片,打开相同条件下获得的有标尺的图片,根据基本方法校正标尺,得到该标尺为4.65 pixels/μm:

 

 

下载 (7).jpeg

2、Plugins -> Macros -> Record…录制宏,Analyze -> Tools-> Scale Bar添加标尺,点击Create创建宏:

 

 

下载 (8).jpeg

3、将一系列无标尺的图片放至无标尺文件夹,新建一个空的命名为有标尺的文件夹。Process -> Batch -> Macro进入Batch Process窗口。选择输入文件夹为无标尺文件夹,选择输出文件夹为有标尺文件夹。输出图片格式为TIFF,将录制好的宏复制粘贴至下方文本框中,点击Process进行批量添加操作:

 

 

下载 (9).jpeg

打开有标尺文件夹,可见每张图片均已添加了一个50μm的标尺:

 

 

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本方法使用宏批量的给无标尺的图片添加了标尺,大大提高了效率,节省了时间。

举一反三

宏广泛应用于快速、批量的图片处理。例如在Pubmed搜索(imagej) AND (macro)可得到152篇检索结果:

 

 

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我们来看看有哪些有意思的宏。记得曾经有人留言需要分析线粒体形态的ImageJ教程,半夏曾经分享过一个名为MiNA的宏【2】,有兴趣的小伙伴可在往期查找。

 

 

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此外与检索关键词最匹配的结果是一个计算核浆比的宏,2018年5月发表在BiotechnologyJournal(最新影响因子3.912)上:

 

 

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写一个实用的宏可发表SCI论文,对我们自己而言可以录制宏进行批处理提高工作效率。

例如批量进行R、G、B荧光通道拆分。

 

拆分通道基本操作为Image -> Color -> Split Channels。

 

 

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后续录制宏后使用Batch Process可进行批量操作。

 

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