使用 Imagej 進行圖像處理時，常常會遇到存在大量圖片，但處理方法相同的情況。如果耗費大量時間用鼠標進行相同的操作，難免會感到無聊，甚至出錯。通過編寫 ImageJ 的腳本 Script，我們可以實現 ImageJ 的自動化，從而節省時間，“一勞永逸”。
本方法有 3 個步驟：
- 通過 Recorder 記錄操作的 Command
- 用自己喜歡的編程語言編寫腳本（本例采用 Python 示范）
- 運行腳本
Command Recorder
使用 Command Recorder 能夠為后續的腳本編寫提供便捷。
Command Recorder 與 Macro 宏
Command Recorder 是在我們操作 ImageJ 時，同時記錄下內部指令的軟件。據 ImageJ 官方的介紹
Macro 宏 是一個簡單的程序，可以自動執行一系列 ImageJ 指令。創建宏的最簡單方法是使用 Command Recorder 指令記錄器 記錄指令系列，並保存為文本文件，這個文本文件即為宏。通過選擇菜單命令、按鍵或單擊 ImageJ 工具欄中的圖標來執行保存的宏。
為什么不直接使用 Macro 編寫腳本？
官方對 ImageJ 宏的特性描述是
ImageJ 宏語言不如其他腳本語言強大，但設計為易於學習和使用。
當你需要更復雜的功能，或與 ImageJ 之外的程序進行交互時，宏就顯得不是那么方便了。在此，因為我有一定的 Python 基礎，所以我果斷地選擇了 Python。ImageJ 官方對 Python 的描述是：
Python是科學家的熱門選擇。您可以在 ImageJ 內部使用其 script editor（/scripting/script-editor）編寫 Jython scripts（/scripting/jython）（一種基於 Java 的 Python 2 語言），或者使用 PyImageJ（/scripting/pyimagej） 從 Python 腳本調用 ImageJ 函數。
ImageJ 腳本還支持采用其他語言編寫，如 Groovy, JavaScript, Ruby (JRuby), Lisp (Clojure), R (Renjin), Java, MATLAB, BeanShell, Java.
編寫腳本
采用 Python 編寫 ImageJ 腳本有 2 種方式，官方對其作了比較 Python (imagej.net)：
- 在 ImageJ 內部編寫、運行，類似於采用其他語言腳本的方法。
- 優點：能夠利用 SciJava 腳本參數，並在支持 SciJava 的多個工具中運行。
- 缺點：將無法使用許多需要本地代碼（如 numpy 或 scipy）的 Python 模塊。
- 缺點：目前僅支持 Python2 - 采用 pyimagej · PyPI 將 ImageJ 嵌入到 Python 代碼中。
- 優點：可以將 ImageJ 與其他圖像分析庫（如 scikit-image，ITK，OpenCV 等）在單個Python 程序中結合使用。
- 缺點：在 Python 中封裝 ImageJ 存在一些限制，有一些 ImageJ 的功能無法很好地發揮作用。
本文采用 方案 1 ，因為作者在使用 方案 2 的時候，出現了一些尚未解決的問題（尷尬）。
從哪里開始？
新建一個腳本文件十分簡單，僅需 File - New - Script，若要使用 Python，則在腳本編輯器的菜單中選擇 File - New - Script。
幾乎所有的 ImageJ 中的 Python 腳本的頭部都包含一行：
from ij import IJ
從Package 包 "ij" 導入Namespace 命名空間 "IJ" 。 命名空間 是一組函數。包是一組命名空間。
關於采用 Python 編寫 Script 的更多指南，可以從 Fiji Programming Tutorial (cam.ac.uk) 和 Welcome to Python.org 獲取。本文重點在腳本中插件的使用。
如何在 Python 腳本中使用插件？
有 2 種方法在 Python 腳本中使用插件
ij.plugin.<模塊名>- 通過
IJ.run()直接執行 Macro Command 宏指令
通過 ij.plugin 引入模塊
在 Command Finder 中，能夠查找到，為實現一個功能，應該引用哪個模塊。具體操作如下：
- 打開 Command Finder：
Plugins - Utilities - Find commands... - 輸入與命令相關的關鍵詞，便會找到一系列指令
- 在指令的 "Class" 欄中，列出了實現它的插件類，注意尋找
ij.plugin打頭的
如此一來我們便能實現插件在 Python 腳本中的使用。但還有一點，參數該填什么？
有 2 個方法尋找參數：
- Fiji java documentation ，也能夠通過
Tools - Open help for class (with frames)打開 - 插件存儲在網絡上的 source code，在搜索引擎中進行搜索
綜上，這種方法較為困難。我們需要一種更為直觀而簡便的方法來編寫程序。
通過 IJ.run() 執行宏指令
這種方法較為簡單快速，采用 Command Recorder，在用鼠標操作 ImageJ 時，便會記錄下宏指令。將宏指令直接粘貼到 IJ.run() 中，即可執行。本例即采用此法。
舉例
本例需要批量處理一系列 .ims 格式的熒光顯微鏡圖片，將其 3 個通道分出，再兩兩不同通道 merge，隨后人工觀察一些蛋白的 foci，及共定位現象。加黑部分采用 ImageJ 完成。
# 敬告，路徑中不可有空格，且輸出文件夾不需要預先建立
# 敬告，請使用雙反斜杠
from ij import IJ
import os
folder = "D:\\samples" # 打開文件夾
# 限定各通道顯示閾值
c_MinMax = {"0": [100, 500],
"1": [100, 500],
"2": [130, 180]}
# 需要合並哪些通道及對應的顏色
c_Merge = {"01": "01", "02": "02", "12": "12"}
os.mkdir(os.path.join(folder, 'out')) # 新建輸出文件夾
# 對每張圖片進行操作
for i, filename in enumerate(os.listdir(folder)):
if filename[-4:] == '.ims': # 判斷是否為 ims 圖片文件
img_path = os.path.join(folder, filename) # 圖片路徑
# 采用 Bio-Formats 讀入圖片
img_open_attr = "open=" + img_path + " autoscale \
color_mode=Default rois_import=[ROI manager] \
split_channels view=Hyperstack stack_order=XYCZT"
IJ.run("Bio-Formats Importer", img_open_attr)
save_path = os.path.join(folder, 'out', filename) # 新生成圖片保存路徑
# 保存拆分開各通道的圖片
for c in ["0", "1", "2"]:
IJ.selectWindow(filename + " - C=" + c) # 焦點選擇該通道讀入圖片
IJ.run("Brightness/Contrast...") # 打開調整明暗、對比的窗口
IJ.setMinAndMax(c_MinMax[c][0], c_MinMax[c][1]) # 調整明暗對比
IJ.saveAs("PNG", save_path+" - C="+c+".png") # 保存圖片
# 保存任意 2 個通道合並的圖片
for pic_n in c_Merge.keys():
pic1, pic2 = pic_n[0], pic_n[1]
IJ.run("Merge Channels...", "c1=[%(filename)s - C=%(pic1)s.png] c3=[%(filename)s - C=%(pic2)s.png] create keep"
% {"filename": filename, "pic1": pic1, "pic2": pic2})
IJ.saveAs("PNG", save_path + "Composite_%s.png" % c_Merge[pic_n])
IJ.run("Close")
# 保存 3 個通道全部合並的圖片
IJ.run("Merge Channels...", "c1=[%s - C=2.png] c2=[%s - C=1.png] c3=[%s - C=0.png] create keep"
% (filename, filename, filename))
IJ.saveAs("PNG", save_path + "Composite_B_G_R.png")
# 關閉全部窗口
IJ.run("Close All")
