在线图像分析培训

本次由讲师指导的线下培训（线上或线下）面向初级至中级研究人员和实验室专业人员，旨在帮助他们处理和分析与组织学组织、血细胞、藻类及其他生物样本相关的图像。

培训结束后，学员将能够：

• 熟练使用Fiji界面，并掌握ImageJ的核心功能。
• 对科学图像进行预处理和增强，以便更好地分析。
• 定量分析图像，包括细胞计数和面积测量。
• 使用宏和插件自动化重复性任务。
• 根据生物研究中的具体需求，定制图像分析工作流程。

Fiji 是一个开源图像处理包，它捆绑了 ImageJ（用于科学多维图像的图像处理程式）和许多用于科学图像分析的外挂程式。

在这个由讲师指导的现场培训中，参与者将学习如何使用 Fiji 发行版及其底层 ImageJ 程式来创建图像分析应用程式。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 使用 Fiji 的高级程式设计功能和软体元件来扩展 ImageJ
• 从重叠的图块拼接大型 3D 图像
• 使用整合更新系统在启动时自动更新 Fiji 安装
• 从广泛的脚本语言中进行选择，以构建自定义图像分析解决方案
• 在大型生物图像数据集上使用斐济强大的库，例如 ImgLib
• 部署他们的应用程式并与其他科学家合作开展类似专案

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在即时实验室环境中动手实施。

课程自定义选项

• 要申请本课程的定制培训，请联系我们进行安排。

Pattern Matching 是一种用于在图像中定位指定模式的技术。它可用于确定捕获的图像中是否存在指定特征，例如工厂生产线中缺陷产品上的预期标签或元件的指定尺寸。它与 “Pattern Recognition” 的不同之处在于 “Pattern Recognition” （它根据更大的相关样本集合识别一般模式），因为它具体指示我们正在寻找什么，然后告诉我们预期的模式是否存在。

课程形式

• 本课程介绍了模式匹配领域中使用的方法、技术和演算法，因为它适用于 Machine Vision。