干货教程丨手把手带你学会ImageJ软件测量粒径分布
首先，ImageJ是NIH开发的Java应用，支持Windows、Mac OS X和Linux系统。其界面简洁，主要由菜单栏、工具栏、状态栏和进度条组成。工具栏包括常用工具和插件，如长度、角度测量和图像校正等。状态栏显示像素信息、坐标以及操作进度，而插槽则可以扩展更多功能。
首先，导入待分析的图片，这是统计分析的基础。接着，设定标尺至关重要。使用直线工具画出特定长度的线，然后选择analyse-set scale，设定已知距离和单位（如8um）。进入图片处理阶段，选择矩形方框选中分析区域，清除多余部分，接着运用threshold功能进行颜色范围设置，创建感兴趣区域。
用蓝色线在每个颗粒上绘制直径，如有误，只需右键点击数字并删除。完成100个颗粒的测量后，保存数据至报告功能，查看并导出关键信息。 数据导出 选择“统计报告导出成*.txt文件”，这是制作粒径分布图的黄金数据源，Origin等软件能轻松处理。
直接用激光粒度分析就可以得到你要的粒度分布曲线。
ImageJ实用教程——荧光比率图(基础功能篇)
1、第一步：去除背景。将细胞与背景分割，具体步骤如下：运用阈值功能选中细胞（Image - Adjust - Threshold）。 生成选取区（Edit - Selection - Create Selection）。 将选取区添加到ROI Manager中。 清除选取区外的信号（Edit - Clear Outside）。 第二步：计算比率。
2、荧光照片的合并与分割（1）合并：首先，打开需要合并的图像。然后，通过菜单选择Image - Color - Merge Channels，进入合并界面，选择对应通道的图片，点击OK，生成复合图像（Composite）。
3、不同荧光照片处理 合并：打开需要合并的图像，选择Image-Color-Merge Channels，选择对应颜色通道，合并后将Stacks转换为RGB模式，确保Stack to RGB，然后保存。若需单独修改通道，可使用Channels Tool。
4、步骤一：通过Image - Adjust - Threshold进行二值化分割，类似于细胞的处理方式，直接通过设定阈值，即可获得荧光点的二值化图像。步骤二：在二值化图像的基础上，使用Process - Find Maxima功能，将荧光点转化为单独的点，确保每个点仅包含一个像素。
ImageJ实用教程——图像抖动自动校正(插件篇)
首先，介绍Image Stabilizer插件的安装与使用：在插件官网下载两个文件：Image_Stabilizer.class与Image_Stabilizer_Log_Applier.class，放入plugins文件夹，重启Fiji即可。对于明场情况下的细胞延时摄影，若视野存在明显抖动，可选择Image Stabilizer插件（Plugins - Image Stabilizer）进行校正。
图像去卷积(Image Deconvolution)是恢复模糊图像的关键技术，本文将指导你如何使用ImageJ插件DeconvolutionLab2进行图像去卷积。要开始，你需要安装两个插件：DeconvolutionLab2和PSF Generator。从官网下载DeconvolutionLab_jar和PSF_Generator.jar，放置于plugins文件夹中，重启Fiji即可。
首先，需要预先安装FeatureJ和MorphoLibJ。通过ImageJ的更新页面安装所需插件。完成安装并重启ImageJ后，将插件文件放置于Fiji安装目录下的macros/toolsets文件夹中，然后重启ImageJ。此时，插件图标应出现在工具栏中。安装完成后，即可开始使用插件进行划痕分析。
ImageJ实用教程——动物轨迹追踪(插件篇)
1、打开视频文件。AVI文件直接拖入Fiji，对于MP4文件，参考相应教程。以AVI为例，建议勾选Use Virtual Stack，若不需彩色分析，勾选Convert to Grayscale，以减少图像大小。 打开插件（Plugins - Animal Tracker - Tracker）。主界面显示操作流程，步骤从上至下排列。
2、追踪结束后，用户可保存路径与数据，选择不同路径显示样式，并将追踪结果导出为Excel文件，以便后续分析。此外，文中提及TrackMate插件，该插件功能更加强大，支持2D、3D物体的自动、半自动和手动追踪，并提供多种可视化与分析工具。下文将深入介绍利用TrackMate进行自动细胞追踪的方法。
3、首先，需要预先安装FeatureJ和MorphoLibJ。通过ImageJ的更新页面安装所需插件。完成安装并重启ImageJ后，将插件文件放置于Fiji安装目录下的macros/toolsets文件夹中，然后重启ImageJ。此时，插件图标应出现在工具栏中。安装完成后，即可开始使用插件进行划痕分析。
4、步骤包括：打开本地图像转换为8-bit图像设置Cellpose插件参数使用Cellpose进行分割保存结果到本地 手动计数：ImageJ.JS支持在移动端运行，如在手机上使用Multi-point工具进行计数，通过Analyze - Measure获得汇总结果。当前ImageJ.JS还在开发阶段，未来将添加更多实用功能和插件。
5、首先，了解Sholl Analysis插件的位置：它位于Fiji的Neuroanatomy插件目录中，需通过更新站点安装。Sholl Analysis作为ImageJ的一个独立插件，可以通过菜单“Analyze-Sholl-Deprecated-Sholl Analysis…”访问，或在搜索框中直接搜索。对于2D神经元图片，确保将其转换为8位图像是必要的步骤。
6、首先，介绍Image Stabilizer插件的安装与使用：在插件官网下载两个文件：Image_Stabilizer.class与Image_Stabilizer_Log_Applier.class，放入plugins文件夹，重启Fiji即可。对于明场情况下的细胞延时摄影，若视野存在明显抖动，可选择Image Stabilizer插件（Plugins - Image Stabilizer）进行校正。
手把手教学——WB条带量化之ImageJ软件分析
1、- 打开Image J软件，选择“文件”-“打开”（或快捷键Ctrl+O），选择目标WB条带图文件。- 转换图像至8位灰度模式：菜单栏选择“图像”-“类型”-“8位”，确保图像为灰度格式。- 去除背景影响：通过“处理”-“减去背景”功能实现，通常设置滚动球半径为50，确保背景得到充分减去。
2、首先，打开ImageJ，并且导入要分析的条带。随后在Image-Type中选择8-bit。在Process-subtractbackground中设置rollingballradius=50pixel，记得勾选lightbackground哦。其次，进行分析参数的设置。这里选择Analyze-SetMeasurements，然后按照图示勾选参数哦。
3、在ImageJ中处理和分析WB曝光图像，主要包括两个关键步骤：条带拉直和灰度值分析。条带拉直首先，如果条带歪斜，需要进行预处理。 打开ImageJ，从文件夹导入图片（步骤1）。使用Segmented line工具（图2），沿着弯曲条带画线（图3），设置线段宽度（图4）以覆盖整个条带（图5）。
4、启动ImageJ软件，并导入WB条带图像：选择“文件”（File）→“打开”（Open）→浏览并选取WB条带图片→在对话框中确认→转换图像为8位灰度格式：选择“图像”（Image）→“类型”（Type）→“8-bit”。