按特定顺序对文件调用 ImageJ 宏

Question

我是 ImageJ 的新手，所以我什至不确定我应该搜索什么来找到这个问题的答案。

我在一个文件夹中有一堆图像文件 (TIF)。我已经编写了一个宏来将文件拆分为 RGB 通道，然后将它们保存到同一目录。因此输出是这样的：

-File 1-blue.tif
-File 1-green.tif
-File 1-red.tif
-File 2-blue.tif
-File 2-green.tif
...
etc.

接下来我将使用 JACoP plugin，它获取两个图像文件并计算输入之间的各种相关性 coefficients/analysis。对于每个目录，我想执行以下操作：

设置全局设置：

在阈值选项卡中设置一个参数
Select"Pearson's coefficients"和"M1 and M2 coefficients"正在分析执行

然后为我的目录中的每个文件循环执行以下操作：

将输入文件一设置为文件 X（红色），将文件二设置为文件 X（蓝色）
点击分析
将输入文件一设置为文件 X（红色），将文件二设置为文件 X（绿色）
点击分析
将输入文件一设置为文件 x（蓝色），将文件二设置为文件 x（绿色）
点击分析

然后最后：

保存分析输出日志

问题是我不知道如何告诉 ImageJ 如何按顺序调用每个颜色文件。我如何指定它以三个为一组提取文件、分析它们，然后继续进行下一个三个一组的文件？

我只需要一些关于一般算法和可能需要的功能的基本帮助，我可能需要帮助我开始 - 我可以自己编写实际的宏代码。

编辑： 我刚刚想到，我可以通过使用 R 将文件以三个一组的形式传递给 ImageJ 宏。像这样的东西：

file_list <- list.files(getwd())
rgbFiles <- file_list[grep(pattern = "blue|green|red", file_list)]
rgbFilesSplit <- split(rgbFiles, ceiling(seq_along(rgbFiles)/3))

所以在设置工作目录后，我只是提取出rgb文件并将它们拆分成一个列表。

如果这种方法有效，我将如何在子列表中描述的每个文件上调用 ImageJ 宏？我已经知道如何调用宏并使用 R system() 函数指定输入目录，但是如何让 ImageJ 接收输入文件，这些文件只是从上面的 R 代码生成的文件名字符串？

Answer 1

我在 ImageJ mailing list 上问过这个问题。用户 Joost Willemse 对我形成最终的宏非常有帮助。这是完整的宏：

dir=getDirectory("Choose a Directory");
list = getFileList(dir);
Array.sort(list);

for (i=0; i<list.length; i+=3) {
    open(list[i]);
    blue=getTitle;

    open(list[i+1]);  
    green=getTitle;

    open(list[i+2]);
    red=getTitle;

    run("JACoP ", "imga="+red+" imgb="+blue+" thra=648 thrb=517 pearson mm");
    run("JACoP ", "imga="+red+" imgb="+green+" thra=648 thrb=517 pearson mm");
    run("JACoP ", "imga="+blue+" imgb="+green+" thra=648 thrb=517 pearson mm");

    close(red);
    close(green);
    close(blue);
}

设置目录后，for循环开始。 i+=3 让迭代器以三步计数（我问这个问题时不知道这是可能的）！现在三个图像中的每一个都被打开并保存了它们的标题。最后，标题通过连接发送到 run() 函数的字符串部分。然后关闭图像。只要在开始之前您的列表在目录中正确排序，这应该就可以正常工作。 确保在 JACoP 的 run() 函数中设置阈值！！

此外，我在 R 中使用 grep() 和 gsub() 从日志中删除了系数值。这不是最有效的方法，但它完成了工作。无论您从日志文件中提取什么，您都可以根据需要修改此代码：

# This function takes the path to the log file. It then removes the Pearson's Coefficent, Manders M1/M2, and thresholded Manders M1/M2. It then gathers them into a table. 
extract <- function(data){
    dat <- read.table(data, header = FALSE, sep = "", fill = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)
    dat <- dat[ , "V1"]
    coef <- dat[grep(pattern = "=", dat)]
    coef <- as.numeric(gsub("r=|M1=|M2=", "",coef))
    coef <- split(coef, ceiling(seq_along(coef)/5))
    coef <- do.call(rbind.data.frame, coef)
    names(coef) <- c("r", "M1", "M2", "M1(T)", "M2(T)")
    coef <- cbind(Value = c("Red/Blue", "Red/Green", "Blue/Green"), coef)

    return(coef)
}

请注意，coef <- as.numeric(gsub("r=|M1=|M2=", "",coef)) 需要根据您从日志文件中提取的内容进行修改。 coef <- split(coef, ceiling(seq_along(coef)/5)) 也是如此 - 将 5 更改为日志文件报告的事物数。

# Now just split the table into a list for each of the different analysis combinations fed into JACoP. Here I assume you set the output of the extract function to "dat".

output <- split(dat, dat$Value)

输出是一个列表，其中列出了输入宏的每个图像的所有分析值，除以分析的不同 JACoP 颜色通道。例如：

$`Red/Blue`                 
Value       r           M1          M2          M1(T)       M2(T)
Red/Blue    0.743871077 0.395698602 0.963246489 0.513951407 0.700130944
Red/Blue    0.460021089 0.605613993 0.456788982 0.125648321 0.424468211
Red/Blue    0.967115553 0.357528694 0.767577893 0.073250688 0.720399867

$`Red/Green`                
Value       r           M1          M2          M1(T)       M2(T)
Red/Green   0.79367778  0.36556424  0.722980958 0.487698812 0.381559727
Red/Green   0.262211518 0.063695185 0.653330753 0.276610328 0.132548249
Red/Green   0.483240639 0.348516661 0.961846834 0.832706515 0.356203613

$`Blue/Green`                   
Value       r           M1          M2          M1(T)       M2(T)
Blue/Green  0.549159913 0.834823152 0.389143503 0.655878106 0.446664812
Blue/Green  0.144388419 0.844781823 0.534304211 0.79041495  0.844326066
Blue/Green  0.805481028 0.344139017 0.490682901 0.246814106 0.641006611

按特定顺序对文件调用 ImageJ 宏

Calling an ImageJ macro on files in a specific order

r

macros

imagej