- 金宝app支持2D-4D数据集(x,y,c,z,t)
- 多达9个同时打开的数据集
- 每个数据集的边界框
- 通过插件扩展
- 已执行操作的日志
- 可定制的撤销制度
- 可定制的快捷键
- 色盲友好的配色方案
- 地区的利益
- 虚拟堆叠模式,用于处理大于可用内存的数据集
- 批处理模式
- 直接导入/导出与Matlab、斐济,伊万里瓷器和系统剪贴板
- 直接从Omero服务器导入和网址链接
- 加载并保存为TIF, Amira Mesh, JPG,斐济BigDataViewer, HDF5, MRC, NRRD, PNG格式
- 加载多达100种不同的图像和视频格式
- 用于量化的Microsoft Excel(导出)
- 重命名和洗牌工具的无偏分类和分割
- 对象:区(2 d / 3 d)
- 对象:ConvexArea (2 d)
- 对象:曲线长度(2D,像素和图像单位)
- 对象:偏心(2 d)
- 测量对象:赤道偏心率(3D)
- 对象:Equiv直径(2D)
- 对象:欧拉数(2D)
- 对象:程度(2 d)
- 对象:填充区域(2D/3D)
- 对象:孔洞面积(2D/3D)
- 对象:端点之间的长度(2D/3D)
- 对象:主轴长度(2D/3D)
- 对象:子午偏心距(3D)
- 面向对象:(2 d)
- 对象:周长(2 d)
- 对象:第二轴长度(2D/3D)
- 对象:可靠性(2 d)
- 对象:第三轴长度(3D)
- 强度:相关性(2 d / 3 d)
- 强度:最大(2 d / 3 d)
- 强度:是指(2 d / 3 d)
- 强度:最小(2 d / 3 d)
- 强度:标准偏差(2D/3D)
- 强度:Sum (2 d / 3 d)
- 角
- 卡尺
- 圆的半径
- 徒手距离和强度剖面
- 线性距离和强度剖面
- 折线距离和强度剖面
- 体视学
- 伤口愈合实验
- 球三维(3 d)
- 3 d线(3 d)
- 注释的值
- 画笔工具(2 d)
- 画笔工具2D超像素(SLIC,分水岭)
- 黑白阈值工具(全局、局部、自适应;2 d / 3 d)
- 用于训练和预测的深度卷积神经网络
- 扩张(2 d / 3 d、差)
- 拖&下降
- 侵蚀(2 d / 3 d、差)
- 填补(2 d / 3 d)
- 框架选择工具
- 法兰吉管状过滤器(2D/3D)
- 基于Graphcut的半自动分割(2D/3D),
- 套索工具(2 d / 3 d)
- 魔棒工具(2D/3D)
- 膜点击跟踪工具(2D/3D)
- 形态学操作(支点、对角线填满、终点点、骨架、骨刺、细、终侵蚀)
- 对象选择器(2 d / 3 d)
- 量化滤波(2 d / 3 d)
- 随机森林分类器(2D/3D)
- 形状和线条插值(3D)
- 平滑(2 d / 3 d)
- 点工具(2 d / 3 d)
- 分水岭自动图像分割和目标分离(2D/3D)
- 球三维(3 d)
- 3 d线(3 d)
- 注释的值
- 画笔工具(2 d)
- 画笔工具2D超像素(SLIC,分水岭)
- 黑白阈值工具(全局、局部、自适应;2 d / 3 d)
- 用于训练和预测的深度卷积神经网络
- 扩张(2 d / 3 d、差)
- 拖&下降
- 侵蚀(2 d / 3 d、差)
- 填补(2 d / 3 d)
- 框架选择工具
- 法兰吉管状过滤器(2D/3D)
- 基于Graphcut的半自动分割(2D/3D),
- 套索工具(2 d / 3 d)
- 魔棒工具(2D/3D)
- 膜点击跟踪工具(2D/3D)
- 形态学操作(支点、对角线填满、终点点、骨架、骨刺、细、终侵蚀)
- 对象选择器(2 d / 3 d)
- 量化滤波(2 d / 3 d)
- 随机森林分类器(2D/3D)
- 形状和线条插值(3D)
- 平滑(2 d / 3 d)
- 点工具(2 d / 3 d)
- 分水岭自动图像分割和目标分离(2D/3D)
- 在数据集周围添加框架
- 对齐
- 亮度,对比度,伽马调整
- 将大数据集切碎再切碎到更小的数据量
- Content-aware填补
- 对比度受限的自适应直方图均衡化
- 颜色模式改变(深度、颜色类型)
- 颜色通道操作(添加,复制,删除,反转,旋转,移动,交换)
- 作物,调整,抛,旋转,转置
- 裁剪2D/3D对象到文件
- 碎片移除
- 图像算法
- 图像过滤器
- 强度归一化Z/T (完成切片,蒙版区域,背景移位)
- 在选定区域内更换强度
- 反
- 切片操作:插入、复制、删除
- 强度的预测和集中堆积
- 形态学操作
- 正交片(XY, ZX, ZY平面)
- 体绘制(硬件)
- 体绘制(软件)
- 模型与Matlab等曲面
- 模型和体积与斐济3D查看器
- 模型和卷与Imaris
- 将模型导出到IMOD
- 向Amira出口模型
- 导出模型到3D切片机
- 导出模型和卷到Matlab卷查看器
- 以STL格式导出模型
引用作为
Ilya Belevich(2021)。显微镜图像浏览器2GitHub (https://github.com/Ajaxels/MIB2)。检索.
显微图像浏览器:多维数据集分割和分析的平台。《公共科学图书馆·生物学》,第14卷,第2期。1、公共科学图书馆(PLoS), 2016年1月,p. e1002340, doi:10.1371/journal.pbio.1002340。
Belevich, Ilya和Eija Jokitalo。DeepMIB:用于生物图像分割的深度学习网络训练的用户友好且开源的软件。冷泉港实验室,2020年7月,doi:10.1101/2020.07.13.200105。
MATLAB版本兼容性
平台的兼容性
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