Executando ImageJ no Lab. 4 (Linux) - caso não tenha um ícone
- Clicar em Locais (parte superior da tela)
- Clicar Computador, Sistema de Arquivos, Usr e Local
- Clicar ImageJ
- Clicar Run
- Clicar Executar

Exemplo: Suavização e detecção de bordas (imagem para teste)
    *** Clique aqui para baixar vídeo-aula
    Salvar a imagem para teste (link acima) e abrir no imagej (file -> open)
    Duplicar a image (Image -> Duplicate)
    Melhorar o contraste (Process -> Enhance Contrast -> OK)
    Criar duas cópias da imagem melhorada (Image -> Duplicate)
    Aplicar suavização padrão do ImageJ em uma (Process -> Smooth)
    e suavização por mediana na outra (Process -> Filter -> Median)
    Duplicar e aplicar detecção de bordas (Process -> Find Edges)
    Realizar experimentos com o raio da mediana e detecção de bordas
Exemplo: Medição da área não-fotossintetizadora de uma folha (imagem para teste)
    *** Clique aqui para baixar vídeo-aula
    Iniciar a gravação das operações (Plugins -> Macro -> Record)
    Abrir a imagem (File -> Open)
    Duplicar (Image -> Duplicate)
    Reduzir o tamanho de apresentação da imagem (Clique na lupa e depois clique invertido em cima da imagem)
    Transformar em tons de cinza (Image -> Type -> 8-bit)
    Ajustar a escala para cm2 (Crie uma linha com tamanho conhecido usando a régua e depois use Analyse -> Set Scale)
    Recortar (Crie um retângulo envolvendo apenas a folha e depois use Image -> Crop)
    Binarizar/Segmentar manualmente a região defeituosa  (Image -> Adjust -> Threshold)
    Medir área (Analyze -> Measure)
    Criar a macro (Clicar no botão create da janela de gravação de macro e depois File -> Save)
    Testar a execução da Macro (Plugins -> Macro -> Run)
 
Exemplo: Contagem de embriões (imagem para teste)
    *** Clique aqui para baixar vídeo-aula
    Abrir a imagem (File -> Open)
    Duplicar (Image -> Duplicate)
    Segmentar manualmente usando cores (Image -> Adjust -> Color Threshold)
    Filtrar regiões menores utilizados operadores morfológicos (Process -> Binary -> Make Binary e aplicações diversas de Process -> Binary -> Open /Close / Erode )
    Contar regiões contíguas - blobs (Analyze -> Analyze Particles)
    Retornar a imagem original e aplicar filtros de suavização (Process -> Filter -> Gaussian Blur)
    Repetir operações anteriores na imagem suavizada
   
  
Exemplo: Contagem de Leveduras Mortas e Viva (imagem para teste)
   *** Clique aqui para baixar vídeo-aula
    Procurar plugin Template Matching para Imagej na Internet (google ImageJ Plugins, Procurar dentro do site de plugins)
    Instalar Plugins (fazer download do arquivo indicado no site do plugin para a pasta plugins que fica dentro da pasta de instalação do ImageJ)
    Fechar e abrir novamente plugins
    Abrir a imagem de teste (File -> Open)
    Executar o novo plugin (Plugins -> Create Template)
    Ajustar raio para valor aproximado do objeto circular a ser procurado na imagem (disk radius [pixels] -> 11)
   Criar template (Clicar em Create Circular Template)
   Inverter template pois as leveduras a serem procurar são claras sobre fundo escuro (Invert Template)
   Executar módulo que faz a varredura e calcula a semelhança entre regiões da imagem e o template (perform statistical correlation)
   Encontrar regiões da tela de maior semelhança ajustando um valor de limiar (set threshold & get particle analyzer results)
   Repita o experimento mas ajustando o limiar (threshold) para 0.70. Veja como a quantidade de falso positivo diminuiu. Repita o experimento alterando os parâmetros do plugin de template matching e também aplicando filtros de suavização antes de executar o plugin.
   


Exemplo: Watershed (imagem para teste)
   *** Clique aqui para baixar vídeo-aula do Plugin Watershed
   *** Clique aqui para baixar vídeo-aula do Surface Plot e 3D Surface Plot
   Baixe e instale o plugin disponível neste link http://bigwww.epfl.ch/sage/soft/watershed/
   Transforme a imagem de teste para tons de cinza (Image -> 8-bit)
   Execute o plugin e experimente com diferentes valores para os parâmetros
   PS: O segundo vídeo ajuda a entender a visualização de uma imagem em tons de cinza como uma superfície topográfica. O 3D Surface Plot é um plugin e talvez tenha que ser instalado separadamente.


Exemplo: Snakes
  http://imagejdocu.tudor.lu/doku.php?id=plugin:segmentation:active_contour:start


Os vídeos de exemplos também estão disponíveis no youtube: clique aqui