- 万博1manbetx支持2D-4D数据集(x,y,c,z,t)
- 最多可同时打开9个数据集
- 每个数据集的包围框
- 可通过插件进行扩展
- 已执行操作的日志
- 可定制的撤销系统
- 可定制的键盘快捷键
- 色盲友好的配色方案
- 利益区域
- 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
- 用Matlab直接导入/导出、斐济,伊万里瓷器和系统剪贴板
- 直接从Omero服务器导入和URL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
- 微软Excel(导出)进行量化
- 重命名和洗牌工具无偏分类和分割
- 对象:面积(2D/3D)
- 对象:ConvexArea (2D)
- 对象:曲线长度(2D,像素和图像单位)
- 对象:偏心率(2D)
- 观测对象:赤道偏心率(3D)
- 物体:等径(2D)
- 对象:欧拉数(2D)
- 对象:Extent (2D)
- 物体:填充区域(2D/3D)
- 物体:孔区(2D/3D)
- 对象:端点之间的长度(2D/3D)
- 对象:主轴长度(2D/3D)
- 对象:子午线偏心率(3D)
- 对象:方位(2D)
- 对象:周长(2D)
- 对象:第二轴长度(2D/3D)
- 对象:固体度(2D)
- 对象:第三轴长度(3D)
- 强度:相关性(2D/3D)
- 强度:最大(2D/3D)
- 强度:平均值(2D/3D)
- 强度:最小(2D/3D)
- 强度:标准差(2D/3D)
- 强度:总和(2D/3D)
- 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
- 伤口愈合试验
- 3D球(3D)
- 3D线条(3D)
- 带值的注释
- 笔刷工具(2D)
- 画笔工具的2D超级像素(SLIC,分水岭)
- 黑白阈值工具(全局,局部,自适应;2 d / 3 d)
- 训练和预测的深度卷积神经网络
- 扩张(2D/3D,差异)
- 拖放
- 侵蚀(2D/3D,差异)
- 填孔(2D/3D)
- 帧选择工具
- 弗朗吉管式过滤器(2D/3D)
- 基于图切的半自动分割(2D/3D),
- 套索工具(2D/3D)
- 魔棒工具(2D/3D)
- 膜点击跟踪工具(2D/3D)
- 形态运算(分支点,对角填充,终点,骨架,骨刺,薄,最终侵蚀)
- 对象拾取器(2D/3D)
- 量化滤波(2D/3D)
- 随机森林分类器(2D/3D)
- 形状和线插值(3D)
- 平滑(2 d / 3 d)
- 斑点工具(2D/3D)
- 用于自动图像分割和物体分离的分水岭(2D/3D)
- 3D球(3D)
- 3D线条(3D)
- 带值的注释
- 笔刷工具(2D)
- 画笔工具的2D超级像素(SLIC,分水岭)
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- 训练和预测的深度卷积神经网络
- 扩张(2D/3D,差异)
- 拖放
- 侵蚀(2D/3D,差异)
- 填孔(2D/3D)
- 帧选择工具
- 弗朗吉管式过滤器(2D/3D)
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- 套索工具(2D/3D)
- 魔棒工具(2D/3D)
- 膜点击跟踪工具(2D/3D)
- 形态运算(分支点,对角填充,终点,骨架,骨刺,薄,最终侵蚀)
- 对象拾取器(2D/3D)
- 量化滤波(2D/3D)
- 随机森林分类器(2D/3D)
- 形状和线插值(3D)
- 平滑(2 d / 3 d)
- 斑点工具(2D/3D)
- 用于自动图像分割和物体分离的分水岭(2D/3D)
- 在数据集周围添加框架
- 对齐
- 亮度,对比度,伽马调整
- 不断地将大型数据集切割成较小的卷
- Content-aware填补
- 限制对比的自适应直方图均衡
- 颜色模式更改(深度,颜色类型)
- 彩色通道操作(添加、复制、删除、反转、旋转、移位、交换)
- 作物,调整,抛,旋转,转置
- 将2D/3D对象裁剪到文件中
- 碎片移除
- 图像算法
- 图像过滤器
- Z/T强度归一化(完整切片,遮罩区域,背景移位)
- 在选定区域内进行强度替换
- 反
- 切片操作:插入、复制、删除
- 强度的预测焦点叠加
- 形态学操作
- 正交切片(XY, ZX, ZY平面)
- 体绘制(硬件)
- 体绘制(软件)
- Matlab等值面的模型
- 模型和卷与斐济3D查看器
- 模型和卷与Imaris
- 将模型导出到IMOD
- 出口模型到Amira
- 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
伊利亚·贝列维奇(2021)。显微图像浏览器2 (MIB2)GitHub (https://github.com/Ajaxels/MIB2)。检索.
Belevich, Ilya等,“显微图像浏览器:多维数据集分割和分析的平台”。PLOS生物学,第14卷,no. 4。1、《公共科学图书馆》,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友好和开源软件。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
窗户 macOS Linux标签
确认
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