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Igor Pro 是一个科学图像分析利用法式，提供了一整套职能和函数，使其成为梦想的跨平台工具，用于图像获取、显示和处置。

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图像获取与显示

图像获取能够单一到从磁盘文件加载多维数据，也能够复杂到使用 XOP 抓取实时视频帧到磁盘（有关创建自己的 XOP 的信息，请参阅 XOP 工具包）。在这两种情况下，图像都能够在屏幕上展示，进行视觉查抄和分析，或者能够进行自动化分析，无需用户染指。处置和分析阶段取决于图像的性质和所需信息。

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图像展示能够单一到将 RGB 图像搁置在图形窗口中，也能够复杂到创建多图像叠加，结合等高线和图例。使用假色或非线性级别映射在视觉分析图像时有时很有助益。

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图像处置步骤

图像处置通常蕴含以下步骤：

• 图像转换和色彩转换，将获取的图像转换为色彩空间和领域的尺度大局。
• 图像过滤，使用部门滤波器或数学变换算帐图像，提高信噪比。
• 阈值职能，将图像从灰度转换为二值大局。
• 状态学过滤，通常在阈值工作之后，但某些状态学现实上能够在阈值步骤之前进行。
• 粒子分析，分析过滤后的二值图像，量化图像中分歧“粒子”（即黑点或区域）的各类空间属性。

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感兴致区域（ROI）

Igor 中的很多图像处置能够利用于用户界说的图像区域内，称为感兴致区域（ROI）。使用 ROI 界说比整个图像幼得多的区域能够显著提高工作的效能。Igor 的 ROI 是肆意的，能够由肆意一组图像像素界说。它不用是矩形或连通的，能够由一个或多个不陆续的区域组成。例如，一个复杂的 ROI 可能蕴含蓝色阴影区域，排除图像中的某些部门。

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创建 ROI 的步骤

• 在图像上方绘造区域并使用 ImageGenerateROIMask 。
• 使用指令行以数学方式界说区域。
• 提供一对界说关合概括的波并使用 ImageBoundaryToMask 。
• 结合种子和选择规定使用 ImageSeedFill。
• 使用带有 mark 关键字的 ImageAnalyzeParticles 。
• 使用 ImageThreshold/i。

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