我在我的领域面临着挑战,我需要一些建议。
我有一张树木年轮的照片。
要查看我想使用的照片,您可以从我的dropbox中进行检查:https://dl.dropboxusercontent.com/u/65873264/Sample.jpg
我想写一个宏/任务...其中程序将识别每个环并将其标记为投资回报率。我试图使这个任务使用一些插件:模板匹配,功能查找器和视觉抓取。但是这些环可能是极其可变的。
我需要的是这样的东西:使用分析粒子功能程序识别阈值图像上的所有血管(对象)。第二步很有趣:对于每个粒子,它检查周围0.5毫米范围内是否有粒子。如果是,它将创建一个包含两个粒子的ROI,并搜索0.5 mm范围内的下一个粒子。。。
有一种笑脸法[http://imagej.1557.x6.nabble.com/combine-particles-in-ROI-manager-automatically-td3692844.html]但这里宏首先计算两个连续粒子之间的差异,但我需要包括0.5mm范围内的所有粒子。
以下ImageJ宏代码使用ImageJ中的最大和最小过滤器对样本图像中的粒子执行形态学关闭操作,然后使用粒子分析器从这些粒子创建ROI:
open("https://dl.dropboxusercontent.com/u/65873264/Sample.jpg");
run("Duplicate...", "title=[Temporary Copy]");
run("8-bit");
setAutoThreshold("Default");
run("Analyze Particles...", "size=100-Infinity show=Masks clear include in_situ");
run("Maximum...", "radius=70");
run("Minimum...", "radius=70");
run("Analyze Particles...", "size=100-Infinity clear add");
selectWindow("Sample.jpg");
roiManager("Show All with labels");
roiManager("Show All");
我试图在斐济录制一个宏(ImageJ)。我找不到如何使用鼠标进行ROI矩形选择。宏保留注册的位置,在示例(22901224160314)中。我希望每幅图像的效果都不一样。如果可能,用鼠标为每个新图像绘制ROI矩形。谢谢
我正在测量不同年轮中的血管面积(树木;树木年表)。我用大约20个年轮拍摄了高质量的照片。每个年轮都是我的投资回报率。 我把我的照片剪成20张较小的照片,每个年轮是一张照片。我打开每一张图像,我把它打印出来,然后使用函数:分析粒子。 然而,如果我能使用我的原始图像和20个戒指,这将是非常少的时间消耗;我将通过定义投资回报率来划分每个年轮,并在2012年、2011年、2010年之前标记每个投资回报率。
大家好,来自斯洛文尼亚! 我的问题:我正在使用以下宏在不同的ROI中运行粒子分析: 困扰我的是,我在一个输出文件中得到了所有结果。我需要将每个ROI放在单独的文件中(这样我以后就可以在R中打开它)。所以,如果有任何建议,我将不胜感激,我如何更改宏以便在不同的文件(大纲和结果表)中获得每个ROI粒子分析结果。 谢谢你,杰瑞
本文向大家介绍PHP自动识别当前使用移动终端,包括了PHP自动识别当前使用移动终端的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 虽然现在利用jquery可以准确地判断出当前使用的是那种客户端,但是有时候根据功能和需求,我们可能需要用php来判断当前程序运行的环境,jquery在这里就不说了,这里直接讲讲php是怎么实现的,希望对大家有所帮助。 我们首先来判断当前运行环境是pc(电脑端)还是sp(手机,
我是一个使用ImageJ的初学者。我有一张直径为4“的有空洞的晶圆的图像。我首先缩放图像。然后做一个阈值颜色,只突出空洞。然后在晶圆周围放置一个ROI。 然后我运行“分析粒子”例程,它很好地包围了空隙,在汇总表中,“总面积”列似乎得出了正确的“总空隙面积”。但是%Area列#很低,我认为是因为它使用了总面积\整个图像区域。我想让它告诉我晶圆中空洞的百分比,即总空洞面积\ ROI面积(晶圆面积)。有
有关 Photoshop CC 20.0(2018 年 10 月版)中引入的编辑 > 内容识别填充选项的更多信息,请参阅内容识别填充。 内容识别修补 修补工具用于移去不需要的图像元素。修补工具的“内容识别”选项可合成附近的内容,以便与周围的内容无缝混合。 旧版:有关使用 Photoshop CS6 之前版本中的修补工具的信息,请参阅修补区域。 视频 | 利用内容识别修复照片 视频 | 利用内容识别