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本記事は画像解析ソフトであるImageJおよびFijiのGUIについて解説する記事です。これまで紹介してきたImageJのGUIの画面について改めて解説するので、ぜひ操作してみましょう。 今回はImageJの拡張版であるFijiのGUIについて解説します。ImageJで行う場合も基本的には同様の操作になります。 FijiもしくはImageJのインストール方法はこちらの記事を参照してください。 ImageJおよびFijiについて ImageJとは、アメリカ国立衛生研究所(National Institutes of Health, NIH)で開発されたオープンソースのソフトウェアで画像処理や分析に用いられます。また、OSに依存せずWindowsやMac、Linuxで同様の操作が可能です。 ImageJで行える代表的な画像処理は以下の通りです。 画像の前処理（フィルタリング、平滑化、鮮鋭化、境
形状分類について 形状分類（Shape Classification）は、さまざまな形状を識別し、分類するプロセスです。これは、コンピュータビジョン、パターン認識、機械学習などの分野で広く使用されています。形状分類の目的は、画像や物体内の特定の形状を識別し、それらを事前に定義されたカテゴリに分類することです。このプロセスは以下のステップで構成されます。 データ収集と前処理： 形状を含む画像や物体のデータセットを収集し、ノイズの除去やサイズの調整などの前処理を行います。 セグメンテーション：前処理された画像は、個々のオブジェクトを識別するためにセグメンテーションされます。 特徴抽出：各オブジェクトから形状記述子（面積、周囲長、円形度、アスペクト比、丸み、固体度など）を計算し、形状を識別するために重要な特徴を抽出します。 分類と評価： 抽出された特徴を使用して形状を分類し、例えば機械学習（ニュ
ImageJをPythonで利用するには ImageJとJython（Java上に実装されたPython）の組み合わせにより、画像解析のプログラムをより柔軟に記述することができます。ImageJのスクリプトエディタでは、Pythonを選択してコードを入力し、そのまま実行することができます。さらに、PyImageJというパッケージを使用すれば、Python環境から直接ImageJの機能を利用することも可能です。 Jythonの特徴について Javaのクラスとのシームレスな統合: Jythonを使用すると、Pythonコード内で直接Javaのライブラリやクラスを呼び出すことができます。これにより、JavaとPythonの両方のエコシステムを活用することができます。 動的コンパイル: Jythonは動的にJavaのバイトコードにコンパイルされ、Java Virtual Machine (JVM)
スケールの設定 次の画像のように画像内にスケールバーがあるものは、次に紹介する操作で画像内のピクセルと対応させることができます。 まず、File>Open Samples>Embryosで同じ画像を開きます。次にツールバーのStraightを選択します。 embryos.jpgの画像が開ければ、画像右下のスケールに沿うように線を伸ばします。 Analyze>Set Scale…を選択すると、以下のようなウィンドウが開くので、各パラメータを設定していきます。 Distance in Pixels: 画像上で測定した距離（ピクセル単位）を入力します。ここで設定する数値によって、その長さが画像内の何ピクセルに相当するかが決まります。先ほど直線ツールでスケールの上に重ねた直線の長さがあらかじめ入力されていると思います。今回の例では470ピクセルあたりになっているかと思います。 Known Dist
ImageJを使っていると、カラー画像を扱う場面もあると思います。 そんな時、カラーカメラだと当然撮れる画像もカラーですから、 うまいことRGB(R:赤、G:緑、B:青)で色情報が分離できれば、 色情報も使った解析ができますよね。 ただ、カラーというのは厄介で、 画像の輝度というパラメータに加えて色という３個のパラメータが 加わるため、処理を考えるとあまりうれしくありません。 そんな時は、白黒画像化したり、 特定の色だけを抽出した画像にしたりします。 ImageJでも当然そういった処理が可能です。 今回のブログタイトルにもある通り、 カラー画像を用意して、色を抽出した画像を作ってみます。
研究に利用する画像の画像処理や統計解析が気軽に行いたいと思ったことはありませんか。 ImageJというソフトを利用すれば、これらを簡便に行うことができ、さらに処理の自動化を仕込むこともできます。 今回はImageJのインストール方法から、簡単な画像処理の操作方法についてを紹介します。 ImageJとは？ ImageJとは、アメリカ国立衛生研究所(National Institutes of Health, NIH)で開発されたオープンソースのソフトウェアで画像処理や分析に用いられます。また、OSに依存せずWindowsやMac、Linuxで同様の操作が可能です。 ImageJで行える代表的な画像処理は以下の通りです。 画像の前処理（フィルタリング、平滑化、鮮鋭化、境界抽出、二値化など） 画像の測定（長さ、面積、強度、形状、角度など） 画像の解析（セグメンテーション、オブジェクト識別、自動対
ImageJのマクロを作りたいと思ったことはありませんか？ ImageJに用意されたレコーダー機能を利用することで、普段行っている操作を簡単にマクロにすることができます。 マクロは一連の命令を自動的に実行するためのスクリプトで、特定のタスクを自動化するのに役立ちます。 レコーダーとは？ ImageJのレコーダー機能は、実行した操作をマクロの形式で記録するツールです。 例えば、画像を開いたり、フィルターを適用したり、測定を行ったりなどの操作を行うと、それぞれの操作に対応するマクロコードが生成されます。これにより、マクロの書き方に不慣れな方でも、画像解析手順をマクロに変換することができます。 レコーダーで作成したマクロはそのまま実行したり、あるいはさらに自身で編集を加えることができるので、ImageJの画像解析の効率化を進める際にとても便利な機能となっています。 マクロとは？ ImageJのマ
画像処理に使える便利なツール、ImageJについてのお話です。 Windowsでインストールや使い方について解説されていることが多いですが、 基本的にmacでもやることはほとんど一緒です。 今回は3ステップに分けて解説していきます。 ちなみにわたしはM1搭載のmacbook airをサブで使っていて、 メインはWindowsのデスクトップを使っています。
今回はimagejで複数の範囲を指定する方法の解説をします。範囲と言っているのはROI、いわゆる関心領域と呼ばれる範囲のことです。 このROIを複数指定することで、1枚の画像から複数の見たいところを一気に観察できると便利ですよね！今回ご紹介する方法を使えば、1枚の画像から同時に輝度情報を取得することも可能になります。 具体例としては、解析対象の画像に対して、3か所ほど輝度情報を取得したいとします。今回ご紹介する方法を知らない場合は、1回ROIを設定してmeasure⇒またROIを設定して⇒と3回繰り返さないといけません。 3回で済めばいいですが、例えば10か所、20か所の輝度情報を取得しないといけない場合、気が遠くなりますよね…
ImageJでのプラグイン開発 - Qiita
便利で便利なImageJでプラグインを作りたいという話 日本語文献が少なすぎるので、話が進まぬ。 これは自分用メモという名の(英語文献との)戦いの記録である。 ImageJとは こんな記事を探す人には不要な説明かもしれませんが、 オープンソースでパブリックドメインの画像処理ソフト プラグインやマクロによる拡張性が高い Wikiより とのことなので、マクロやプラグインを使わないなんてもったいない！ とは言いつつも、これらを使いこなすためにはプログラミングの知識もさることながら、Imagejの開発者向け情報の理解が求められます。 マクロの方では、"Imagej macro function"などとググれば本家の関数解説と日本語によるIfやForの書き方が出るので、ある程度のプログラミング知識と英語の知識(あるいはGoogle翻訳とガッツ)があれば何とかなるかと(´ω｀) 問題はプラグインである
はじめに ImageJ/Fijiにはしばらくお世話になっていたのですが、scipyやscikit-image、機械学習関連などといったPythonの豊富なライブラリが利用できず、何か実装したかったらJavaで書くしかありません。これは、実験者と開発者の分断を助長する、あまりにもよろしくない事態です。加えて、ImageJとExcelを行き来せざるを得なかったり、ウィンドウが増えすぎたりと、使っていてかなり不便だと感じる場面が少なくないと思います。 この現状を打破するべく調査していて行きついたのがnapariという素晴らしいPythonのライブラリでした。これがあれば、すべての解析をPythonで統一できます。ぜひ知ってもらいたいので、複数回に分けてまじめに紹介していこうと思います。 目次 napariとは napariでできること インストール 基本操作 スクリプトからのレイヤーの追加 スク
今回は、引き続き画像処理ソフトであるImageJについてお話していきます。 ImageJとは無料の画像処理ソフトです。 無料だからと侮っているとびっくりするくらい強力なツールがそろっており、 単純に画像処理をしたいだけならこのソフトだけでも結構いけます。 当然数値処理をしたり、 シミュレーションしたりなどそこまで行くと範囲外ですが、 基本的な画像処理ならImageJだけあれば大丈夫です。 そんなImageJですが、 今回は画像の輝度を3次元的に表示する方法についてご紹介します。 三次元的にというのがポイントですね。 基本的には2次元の画像を解析することがおおいというか、 ほとんどがそうだと思います。 そこに、輝度情報をZ軸に持ってくることで、 画像のどの部分の輝度が高いのか？？ というのを視覚的・立体的に把握できます。 これは、他の人に説明するときに結構使えます。 数値で、ここがこれくらい
今回は、簡単なショートカットキーの紹介です。 調べても出てこなかったのですが、案外簡単に解決したので、 ImageJで横スクロールできなくて困っているあなたにお伝えします！ ちなみに今まで取り上げてきたImageJ関連の記事はこちらにあります。 興味がありそうなものがあったら嬉しいです。まずはご覧ください。
ImageJは無料の画像処理ソフトです。マックでもウインドウズでもリナックスのOSでも使えて、研究で必要な画像処理が比較的簡単にできるので、バイオ研究者の間で非常によく使われています。自分も長年にわたり使ってきましたが、画像データを見直したり簡単な解析（特定の領域の平均輝度を取得するなど）を行うときには、Image Jを使うのが一番手軽で便利な方法だと思います。 Fijiの勧め 実際には、Image Jよりもさらに高機能なFijiを自分は使っています。Fijiは単にImageJそのもので(Fiji is just ImageJ)、プラグインが最初からたくさんくっついてくるだけです。Image Jは様々なデータ処理・データ解析のためにプラグインを入れることができますが、Fijiには最初からこれらのプラグインがてんこ盛りで入っていますので、いちいち後からインストールする手間がなくて良いです。顕
今回使う画像を準備する。 まずは画像を用意しましょう。 もしあなたがすでに二値化して面積を求めたい画像をお持ちでしたら、 その画像を使ってください。 今回はこんなバナナの画像を用意しました。 今回用意したバナナの画像。無料でダウンロードしてきた。 バナナの黄色いところの面積だけ求めることを想定します。 ちなみに、ここからダウンロード可能です。 このバナナの画像をダウンロードできるところ(無料) ImageJに画像を取り込んで処理する。 それでは面積を出す画像を用意できたところで、 実際にImageJに画像を取り込んで、バナナの黄色い部分の面積を求めてみましょう。 ImageJに画像を取り込む。 ImageJに画像を取り込む方法は2つありまして、 1つはImageJのFileタブから、指定の画像ファイルを選択する方法。 もう一つのほうがオススメなのですが、 ImageJのアプリケーションのウ
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【ImageJ】GUI操作で画像解析を行う【画像解析】 - LabCode
【画像解析】画像データ内の粒子の形状分類・検出【ImageJ】 - LabCode
【画像解析】ImageJをPythonで利用する【Python】 - LabCode
【ImageJ】画像内のスケールを利用したサイズの計測【画像解析】 - LabCode
【ImageJの使い方】カラー画像から、RGBに色分けしたい場合。
【画像処理】ImageJの使い方【ImageJ】 - LabCode
【ImageJ】レコーダー（マクロ）の使い方【画像解析】 - LabCode
macでImageJを使ってみる方法。たったの3ステップ。5分で完了。
imagejで複数の範囲(ROI)を指定する方法を解説
【ImageJからPythonへ】napariの使い方 (1) - Qiita
【ImageJ】画像の輝度を3次元的にマッピングする方法。
【ImageJ】拡大した後、横スクロールするショートカットキー
ImageJインストール方法と使用事例 - 日本の科学と技術
【ImageJの使い方】狙った色の位置の面積を求めたい。
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