数字旗手

这是记录一下第一次跟阿里云服务器打交道的过程。。 购买 阿里云服务器有两种： （1）轻量应用服务器； （2）云服务器ECS 两者的区别可以参考如下： * ECS 还是轻量应用服务器，看完评测你就知道了 * 轻量应用服务器和ecs云服务器怎么选? 这里购买了Ubuntu服务器，所以下面的操作都是适用于Linux系统，关于Windows系统的配置详见阿里云文档。 配置为：2核 CPU | 2GB 内存 | 80GB SSD | 30Mbps 限制峰值带宽 | 3TB 每月流量 | 香港， 价格为：每月67元。 连接 有三种连接方式： 浏览器直连： 直接通过浏览器点击网页上的“远程连接

ImagePy简介 “ImagePy是一款基于 Python 的可扩展图像处理框架，融合了ImageJ与Python的优势，是一个轻量级的、可扩展的图像处理框架。”（语出ImagePy官网：http://www.imagepy.org/about/） ImagePy作为一个GUI框架，可以快速接入opencv、scikit-image、mayavi等python的第三方库，因此，在功能性和易用性上都有很好的表现。 ImagePy的作者是闫霄龙yxdragon，目前是成都坐标创意科技有限公司的CEO，真牛人~~ 项目的GitHub主页是：https://github.com/Image-Py/i

开篇说明 前面介绍过开发ImageJ的Python脚本的过程（在这里），这里介绍怎样开发ImageJ的插件。 插件相对于脚本来说，一方面，它的功能更加强大，可以认为是寄生在ImageJ上面的一个完备的小程序；另一方面，它使用Java开发，格式可以采用编译好的class文件，有利于保护代码不被泄露。 ImageJ由于历史原因，存在着ImageJ1和ImageJ2两个版本，且两者的API是迥然不同的，底层架构更是不同，导致两者的开发套路有很大差别。在写这篇tutorial时，深感两者在网上的文档资源相互交叉，论坛里的答案在不同版本间有时不适用。所以这里尝试从零开始一步步地记录ImageJ2的插件开

介绍 机器学习的寻找最优超参数是个老大难问题，scikit-learn提供了网格搜索GridSearchCV和随机搜索RandomizedSearchCV这两个函数来帮助寻找这些超参数。网格搜索的本质就是对参数空间形成的所有参数组合进行一个个的尝试，然后选出得分最高的那个，可能会忽略这些组合以外的参数，同时随着参数的增多，计算量也会指数增加。随机搜索是对参数的随机搜索，但没有充分利用搜索空间的结构。 skopt是一个超参数优化库，包括随机搜索、贝叶斯搜索、决策森林和梯度提升树等，用于辅助寻找机器学习算法中的最优超参数。这里是利用skopt的贝叶斯搜索来替代scikit-learn中的默认搜索方

开篇说明 原生ImageJ仅支持JS脚本，而ImageJ的衍生版本Fiji支持Python脚本编程，所以这里的ImageJ实际是Fiji。 本文是对这个Tutorial的翻译。 Fiji官方的Jython指南在这里。 上手 有两种方式可以打开脚本编辑器： * 通过File-New-Script打开。 * 使用Command finder：具体就是按字母“l”，然后输入script，然后选择下面的script。 打开编辑器后，选择Language为Python。 你的第一个Fiji脚本 首先随便打开一个图片。 获取打开的图片 在编辑器中输入以下代码： 1 2 3 4 from

本章说明 这里详解Window和Help菜单的功能。 WIndow Show All 显示所有的窗口。 Put Behind 显示下一个窗口。 Cascade 将所有的图片都移动到屏幕的左上角，互相之间稍有偏移。 Tile 以“磁贴”的形式显示图片，尽量不互相覆盖。 Help ImageJ Website 打开ImageJ的官网。 ImageJ News 打开ImageJ官网的新闻频道。 Documentation 打开ImageJ官网的文档部分。 Installation 打开ImageJ官网的安装部分。 Mailing List 打开ImageJ的邮件列表。 Dev.

本章说明 这里详解Plugins菜单的功能。 Plugins菜单反映了ImageJ/plugins文件夹（至多两个子文件夹）的层级结构，因此可以创建子菜单（即子文件夹）来保持该菜单的简洁性，比如将EPS_Writer.class移动到ImageJ/Plugins/Input/PDF文件夹就可以实现将EPS Writer插件移入Plugins-Input-PDF子菜单下。 另外，勾选Edit-Options-Misc中的Move isolated plugins，就可以将仅有一个命令的插件移入Plugins-Miscellaneous菜单中。 Plugins Macros 该菜单包含了安装、运

本章说明 这里详解Analyze菜单的功能。 Analyze Measure 基于当前选择，在Results Table中计算和显示区域统计、线长、角度或者点坐标等信息。具体的测量操作可以在下方的Set Measurment对话框中进行指定。 Analyze Particles 在二值图片或阈值处理过的图片上，对对象进行计算和测量。它是通过扫描图片或选区直到找到对象的边缘，然后用魔棒工具将对象的轮廓画出来，使用上面的Measure命令计算测量。 * Size：给定一个面积范围，如果particle的尺寸面积在该范围之外，其将被忽略。如果标度过图片，则使用真实单位所形成的物理面积，否则使

本章说明 这里详解Process菜单的功能。 Process Smooth 对当前图片或选区进行模糊处理。该过滤器将每个像素值设为它的3*3邻居的平均值。 Sharpen 对当前图片或选区进行锐化，即增加对比度和强调细节，但有可能对噪点进行了加强。该滤波器使用下面的权重因子： Find Edges 使用Sobel边缘检测器来高粱像素值强度的剧烈变化。使用下面的两个3*3的卷积核来产生垂直和水平的梯度。最终的图片是计算两个梯度的平方的和的平方根得到： Find Maxima 计算当前图片的局部最大值，然后创建一个含最大值等形式的二值图片。对于RGB图片，挑选的是luminance的最大值

本章说明 这里详解Image菜单的功能。 Image Type 显示当前活动图像的类型（子菜单打钩的即是当前类型）以及将其转化成另一种类型。 * 8-bit：转化为8-bit灰度图。ImageJ将16-bit和32-bit的图像通过线性地将”min-max”缩放到”0-255”来转换成8-bit图像，其中min和max可以通过Image-Adjust-Brightness/Contrast来查看。注意，如果Edit-Options-Conversions中的If Scale When Converting 没有勾选，那么就不会缩放。 * 16-bit：转为unsigned 16-bit