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For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
plugins - フィジーの jython でボックスカー カーネルを使用して画像を畳み込む
jython を使用してフィジーで画像処理をしようとしていますが、問題が発生しました。ボックスカー カーネルによってイメージが畳み込まれるプラグインを開発しようとしています。マクロを記録することで、jython スクリプトに貼り付けることができる次のものが得られます。
run("畳み込み...", "text1=[0.04 0.04 0.04 0.04 0.04\n0.04 0.04 0.04 0.04 0.04\n0.04 0.04 0.04 0.04 0.04\n0.04 0.04 0.04 0.04 0.04\n0.04 0.00.4 \n]");
ここで、text1 は畳み込みに使用される文字列です。ただし、問題はプラグインがユーザーがボックスカー カーネルのサイズを定義できることを要求することです。したがって、これをスクリプトにハードコードすることはできません。誰もが続行する方法を知っていますか。最終結果がボックスカー畳み込みである限り、私は代替方法を受け入れます。
事前にどうもありがとうございました
threshold - ImageJを使用した強度の測定
imagejを使用して、画像の特定の領域の蛍光強度を測定する必要があります。強度を測定するために、以下の手順を考え出しました。正しいように見えますが、私の質問は->実際に次の手順を使用して強度を正しく測定しているのか、それとも他の何かを誤って測定してその値が強度であると信じているのかということです。
- 画像を8ビットにする
- 画像のしきい値を設定して([画像]>[調整]>[しきい値])、すべての領域の輪郭を描き、[適用]をクリックします
- [分析]>[粒子の分析]を開きます。「マネージャーに追加」がクリックされていることを確認してください
- 分析>粒子の分析>表示>裸の輪郭。これにより、新しい画像が開きます。
- カラー顕微鏡画像を開きます。次に、[画像]>[オーバーレイ]>[ROIマネージャーから]。
- 画像>オーバーレイ>ROIマネージャーへ。
- ROIマネージャーの場合:「測定」を押します。(個々のデータポイントを含む結果ウィンドウがポップアップ表示されます)
- [結果]ウィンドウを右クリックして、[要約]をクリックします。
- 平均強度データを記録する
上記の手順を使用して平均強度データを正しく測定していますか?
java - imageJでエッジの配列を検索
imageJライブラリのおかげで、画像のエッジをすでに見つけました。
ここで、これらのエッジを含む配列を取得したいと思います。
ここにそれについてのトピックがありますが、私はコメントすることができず、答えはありませんでした: プログラムでImageJでエッジを見つける
java - ImageJライブラリ(Java)を使用して画像のコントラストを上げる
画像のコントラストを何らかの要因で上げようとしていますx
これまでのところ、画像を読み込んで、このようなプロセッサを取得することができます
私は知ってContrastEnhancer.java
いContrastAdjuster.java
ますが、それらがどのように使用されるかはわかりません。最終的には、このようなものが欲しいです
ありがとうございました!
java - 有効なインデックス、java、imagej の ArrayIndexOutOfBoundsException
私は現在、頭をimagejに巻き付けようとしており、画像を複製して出力を吐き出そうとしています。一般的な考え方は、画像を取得し、画像プロセッサからピクセル配列を取得し、それを新しい配列にコピーして、その配列から新しい画像を構築することです。
これで、コンソール出力からわかるように、aPixels_org[0] の値が存在します。しかし、すべてのチェックを行っても、arrayoutofbounds 例外がスローされます。
これがコードです...(ところで、l.は単なるロガーオブジェクトであり、以下のif条件に配列値が存在するかどうかを確認するためのサニティチェックです。私はC ++の人なので、より良い方法があるかどうかアドバイスしてください、そしてJavaがif(int){}チェックを許可しないため、直接チェックすることに慣れています)
関数からaPixels_orgを取得しています.dthe aPixels_dupはそのように作成されています
ここで、iWidth*iHeight は必要な配列のサイズです。また、array.length() オプションを使用してサイズを直接生成しようとしました。問題のコードは
これがエラーです
ここにコンソール出力があります
これで私の出力は終わりです。プログラムは上記のエラーでクラッシュします。ご覧のとおり、4 つの値はすべて何らかの形で存在します。エラーをグーグルで調べたところ、エラーが
配列が不正なインデックスでアクセスされたことを示すためにスローされます。インデックスが負であるか、配列のサイズ以上です。
ここで明らかな何かが欠けていますか?
RE
java - 分岐点と尾根終点
MatlabなどではなくJavaコードのみを使用して、画像(手、静脈)の分岐点と尾根の終点を見つける方法はありますか? JavaのImageJライブラリでこれを達成できますか?
java - ImageJ プラグインからクラスを動的にロードする
動的にロードされたクラスから Java クラスを動的にロードする際に問題が発生しています。
私のクラスはImageJ
プラグインで、他のモジュールを動的にロードしますclassloader
。プラグインNoClassDefFoundError
と同じパッケージにあるものを参照するモジュールをロードするときがあります。ImageJ
私が正確に行うことは次のとおりです。
- ImageJ ロード プラグイン (A)
- (A) システム クラス ローダーを取得する
- (A) jar URL をクラスローダーに追加する
- (A) を使用して、目的のクラス (B) を jar にロードしようとします。
Class.forName
NoClassDefFoundError
現在のクラスローダーで見つからなかった A のクラスを B が指していることが原因で、クラス B をロードできません。
最初にプラグインをロードするために使用したのと同じクラスローダーをImageJ
使用して、モジュールをロードし、以前にImageJ
. 再コンパイルせずにこれを行いたいImageJ
です。
ImageJ
コードを更新したり変更したりすることなく、この問題を解決する方法はありますか?
疑似クラスの例
java - 抽出するチャンネル-ImageJ
画像があり、画像の赤、青、緑に応じて特定のチャンネルを抽出しようとしています。
たとえば、私の画像が主に赤である場合、赤のチャネルを抽出したいと思います。私はすでに私のためにチャンネルを抽出するコードを持っています:
どのチャネルが最も強いかを判断するにはどうすればよいですか?
ありがとう!
編集:
@mmgpが言ったように私はやった。各チャネルのすべての強度を合計し、以下を使用して最大のものを選択します。
java - ImageJと通常のJava
こんにちは私は画像処理用のJavaアプリケーションを作成しています。imagebufferで通常のJavaを使用しています。imageJコードを使いたいのですが、すでに書いたコードと組み合わせる方法がわかりません。
weka - ImageJ マクロから Java プログラムを呼び出す/実行するにはどうすればよいですか?
私がやろうとしているのは、トレーニング済みの WEKA モデルを使用して画像を分類することです。ImageJ/Fiji の Advanced Weka Segmentation プラグインの存在は認識していますが、カスタムメイドの特徴ベクトルを使用しているため、それでは機能しません。
とにかく、実行しようとしている ImageJ マクロ内で:
つまり、weka の端末コマンドを実行しています。Linux ターミナルでは問題なく動作しますが、マクロ内で呼び出しても何も起こりません。エラーも発生しません。
最初は、別のJVMで実行されているJavaプログラムから呼び出されたシステムのJVMでJavaプログラムを実行しようとしていたことが問題だと思っていました(ImageJ/Fijiは独自のJVMにバンドルされています)。このため、システムの JVM を使用して ImageJ/Fiji を実行しようとしましたが、うまくいきませんでした。
これに関するヒントはありますか?よろしくお願いします...ありがとう!