通过ChooseMenuItem（）执行颗粒分析 - 什么是错的(Performing Partic

_{这是问题的延续在这里。} _{我重新张贴的答案之一，以保持清洁的话题。} _{原来的问题（和持续的问题）是user6406828 。}

试图执行一些（挂绕）颗粒分析，一对夫妇的错误，现在再抛出每一个。什么在代码中得到改善呢？

下面是一些代码：

// $BACKGROUND$
number useBadImage, stopAtSrcImage // flags for test
image histogram, src, stack
taggroup imgLst
number i, imgCt,imgID,x0,y0,x1,y1, z1
if (OkCancelDialog("Generate a bad image?")) useBadImage=1
else useBadImage=0  
if (OkCancelDialog("Stop at testing image generation?")) stopAtSrcImage=1
else stopAtSrcImage=0  

x0=128;y0=128
x1=512;y1=512
image img:=exprSize(x0,y0,0)
z1=10
stack:=exprSize(x1,y1,z1)

img=random()*100
src:=exprSize(x1,y1,0)
if (useBadImage) {
    src=img.warp(icol*x0/x1,irow*y0/y1)
    for (i=0;i<z1;i++) {
        stack[0,0,i,x1,y1,i+1]=src+10
    }
}
else {
    src=sin(icol/pi())+cos(irow/pi())
    for (i=0;i<z1;i++) {
        stack[0,0,i,x1,y1,i+1]=src+0.1
    }
}
if (stopAtSrcImage) {
    src.showImage()
    exit(0)
}
void doThreshold(image histogram, number PctOffPeak, number AdditionalShift) {
    number max, lf,rt,maxX,maxY, i, val, threshold,d0,d1
    ROI r = NewROI(); // foreground ROI
    histogram.getSize(d0,d1)
    //histogram[0,0,1,5]=0 //remove zero peak
    max=histogram.max(maxX,maxY)
    threshold=max*PctOffPeak/100
    //okdialog("After trim zero peak, maxX=" +maxX)
    lf=0;rt=d0
    for (i=maxX;i<d0;i++) {
        val=histogram.getPixel(i,0)
        if (val<=threshold) {
            lf=i
            i=d0
        }
    }
    lf=lf+AdditionalShift
    r.ROISetRange(lf,rt);
    histogram.ImageGetImageDisplay(0).ImageDisplayAddRoi(r);
}
//main loop
for (i=0;i<z1;i++) {
    src:=stack[0,0,i,x1,y1,i+1].imageclone()
    src.showImage()
    ChooseMenuItem( "Analysis", "Particles", "Start Threshold" )
    histogram := GetFrontImage();
    doThreshold(histogram, 20,2)
    if( !_FloatingModelessDialog( "Adjust threshold level","Proceed!" ) ) {; histogram.deleteimage(); exit(0); };
    else {
        src.showImage()
        delay(60)
        ChooseMenuItem( "Analysis", "Particles", "Remove Edge Particles" )
        delay(60)
        ChooseMenuItem( "Analysis", "Particles", "Find Particles" )
        delay(60)
        ChooseMenuItem( "Analysis", "Particles", "Analyze Particles" )
        delay(60)
        histogram.deleteImage()
    }
}

如果选择“useBadImage”和“stopAtSrcImage”，第一SRC图像被示出。这将是一个非常糟糕的一个粒子分析。所述UI操作将产生多个“无效索引”的错误（在尝试选择直方图顶部15％的强度）。如果useBadImage == 0，则图像表现更好。

我扩展代码运行通过图像堆栈一些循环。对于具有“良好”的图像的图像栈，手动颗粒分析可以经过很好地没有问题的所有层，但循环几乎总是产生“例外”（在结果窗口示出）中循环的某个地方。似乎将长期拖延不能帮助。但是，如果没有延迟肯定崩溃循环。该doThreshold(image histogram, number PctOffPeak, number AdditionalShift)是假设“查找直方图最大，从那里开始，向右走一些折扣百分比的高峰期，加上AdditionalShift，并设置了‘投资回报率范围LF’值有但这并不总是像预期的那样。

Answer 1:

虽然试图对付隐藏的错误，我计算出我自己的颗粒分析的版本。速度是不是一个大问题。下面是一些核心功能，

image dxImg,dyImg
void getSearchImg() {
    dxImg:=[8,1]:
    {
        {-1, 0, 1, 1, 1, 0,-1,-1}
    }
    dyImg:=[8,1]:
    {
        {-1,-1,-1, 0, 1, 1, 1, 0}
    }
}
number pop(taggroup &tg, number &x, number &y) {
    number n, mode
    n=tg.TagGroupCountTags()
    if (n==0) return -1
    else { //stack, last in, first out
        tg.TagGroupGetIndexedTagAsLongPoint(n-1,x,y)
        tg.TagGroupDeleteTagWithIndex(n-1)
    }
    return 1
}
void push(taggroup &tg, number x, number y) {
    tg.TagGroupInsertTagAsLongPoint(infinity(),x,y)  
}
taggroup dfs(image img) {//Depth-first search, Using stack
    number isOn, i,xInc, yInc,d0,d1
    number status, x0, y0,x1,y1, x, y, val
    taggroup tgStack=newtaglist()
    taggroup tgClusters=newtaglist()
    taggroup tgSingleCluster=newTaglist() //this is global
    roi r
    image imgTemp:=img.ImageClone()
    imgTemp.getSize(d0,d1)
    getSearchImg()
    imgTemp=tert(icol==0||irow==0||icol==d0-1||irow==d1-1, 0, imgTemp)
    while (1) {
        status=1
        val = imgTemp.max(x, y)
        if (val<=0) break
        else {
            tgSingleCluster.TagGroupInsertTagAsLongPoint(infinity(),x,y)
            tgStack.push(x,y)
            imgTemp[x,y]=0
            x0=x;y0=y
            while (status==1) {
                for (i=0;i<8;i++) {
                    xInc=dxImg.getPixel(i,0)
                    yInc=dyImg.getPixel(i,0)
                    x=x0+xInc;y=y0+yInc
                    isOn=imgTemp.getPixel(x,y)
                    if (isOn) {
                        imgTemp[x,y]=0
                        tgSingleCluster.TagGroupInsertTagAsLongPoint(infinity(),x,y)
                        tgStack.push(x,y)
                    }
                }
                status=tgStack.pop(x0,y0)
            }
            tgClusters.TagGroupInsertTagAsTagGroup(infinity(), tgSingleCluster) 
            tgSingleCluster=newTaglist()
            tgStack=newtaglist()
        }
    }
    return tgClusters
}

Answer 2:

虽然DM scirpting没有获得“粒子解析”本身-并且因此ChooseMenutItem()特技需要使用-它具有用于threasholding和获得的阈值掩码脚本命令。

为了清楚：“阈值”创建的图像，这确实是仅仅用于每个像素的布尔阵列的顶部绿色“掩模”：

此（二进制）掩模用于通过粒子分析找到的颗粒。的例程生成从掩模，其被显示为红色（与黄色边框和白色编号）多颗粒的注解：

第一步 - 创建和修改绿色掩模 - 可以通过脚本完全crontrolled。

第二步-从绿色掩模到红色/黄色粒子越来越-不能与需要ChooseMenuItem()

第三步-从红色/黄色颗粒计算值掩蔽-也不能直接脚本，并且需要ChooseMenuItem()和一些创造性的编码。

该DM帮助文档（在最近的版本至少）有使用阈值并获得通过脚本面膜中的RasterImageDisplay对象的部分的示例

我在这里简单地复制示例脚本：

// open image
image myImage := GetFrontImage()
ImageDisplay imageDisp = myImage.ImageGetImageDisplay( 0 )

number low, high
imageDisp.ImageDisplayGetContrastLimits( low, high )

number width = myImage.ImageGetDimensionSize( 0 )
number height = myImage.ImageGetDimensionSize( 1 )

// trun thresholding on
imageDisp.RasterImageDisplaySetThresholdOn( 1 ) 

// set limits
imageDisp.RasterImageDisplaySetThresholdLimits( low, (low + high)/2 ) 

// create mask image, should be binary or 8 bit signed or unsigned
image mask := IntegerImage("Mask", 1, 0, width, height )
imageDisp.RasterImageDisplayAddThresholdToMask( mask, 0, 0, height, width ) 

// turn thresholding off
imageDisp.RasterImageDisplaySetThresholdOn( 0 ) 

// display the mask
ShowImage( mask )

上面的脚本可以用于简单tresholding面膜。

然而，我发现有一些奇怪的行为，如果
ChooseMenuItem( "Analysis", "Particles", "Remove Edge Particles" )被调用，并移除面具的部分。于是，人们不再能得到使用正确的面具RasterImageDisplayAddThresholdToMask()命令。

然而，一个可以解决这个问题，通过使用通用命令对组件访问所需的信息。下面的脚本正确创建蒙版图像：

image GetThresholdMaskFromDisplay( imageDisplay disp )
{
    number kRasterMaskType = 3633   // DM defined constant
    if ( !disp.ImageDisplayIsValid() ) Throw( "Invalid display")
    number sx = disp.ImageDisplayGetImage().ImageGetDimensionSize(0)
    number sy = disp.ImageDisplayGetImage().ImageGetDimensionSize(1)
    image mask := IntegerImage( "Mask", 1, 0, sx, sy )

    component rasterMask = disp.ComponentGetNthChildOfType( kRasterMaskType, 0 )
    if ( rasterMask.ComponentIsValid() )
    {
        TagGroup compTgs = NewTagGroup()
        rasterMask.ComponentExternalizeProperties( compTgs )
        compTgs.TagGroupGetTagAsArray( "MaskData", mask )
    }
    return mask 
}

GetFrontImage().ImageGetImageDisplay(0).GetThresholdMaskFromDisplay().ShowImage()

随着获得thresholdmask的能力，可以检查该掩码调用颗粒分析命令之前实际上包含任何像素。这避免了被抛出的错误。

原来的剧本修改，以避免该问题：

// $BACKGROUND$
number _fModelessDialog(string prompt, string buttonName){

    number sem = NewSemaphore()
    ModelessDialog(prompt, buttonName, sem)
    try GrabSemaphore(sem)
    catch return 0
    return 1
}

image GetThresholdMaskFromDisplay( imageDisplay disp )
{
    number kRasterMaskType = 3633   // DM defined constant
    if ( !disp.ImageDisplayIsValid() ) Throw( "Invalid display")
    number sx = disp.ImageDisplayGetImage().ImageGetDimensionSize(0)
    number sy = disp.ImageDisplayGetImage().ImageGetDimensionSize(1)
    image mask := IntegerImage( "Mask", 1, 0, sx, sy )

    component rasterMask = disp.ComponentGetNthChildOfType( kRasterMaskType, 0 )
    if ( rasterMask.ComponentIsValid() )
    {
        TagGroup compTgs = NewTagGroup()
        rasterMask.ComponentExternalizeProperties( compTgs )
        compTgs.TagGroupGetTagAsArray( "MaskData", mask )
    }
    return mask 
}

number useBadImage, stopAtSrcImage // flags for test
image histogram, src, stack
taggroup imgLst
number i, imgCt,imgID,x0,y0,x1,y1, z1
if (OkCancelDialog("Generate a bad image?")) useBadImage=1
else useBadImage=0  
if (OkCancelDialog("Stop at testing image generation?")) stopAtSrcImage=1
else stopAtSrcImage=0  

x0=128;y0=128
x1=512;y1=512
image img:=exprSize(x0,y0,0)
z1=10
stack:=exprSize(x1,y1,z1,0)

img=random()*100
src:=exprSize(x1,y1,0)
if (useBadImage) {
    src=img.warp(icol*x0/x1,irow*y0/y1)
    for (i=0;i<z1;i++) {
        stack[0,0,i,x1,y1,i+1]=src+10
    }
}
else {
    src=sin(icol/pi())+cos(irow/pi())
    for (i=0;i<z1;i++) {
        stack[0,0,i,x1,y1,i+1]=src+0.1
    }
}
if (stopAtSrcImage) {
    src.showImage()
    exit(0)
}
void doThreshold(image histogram, number PctOffPeak, number AdditionalShift) {
    number max, lf,rt,maxX,maxY, i, val, threshold,d0,d1
    ROI r = NewROI(); // foreground ROI
    histogram.getSize(d0,d1)
    //histogram[0,0,1,5]=0 //remove zero peak
    max=histogram.max(maxX,maxY)
    threshold=max*PctOffPeak/100
    //okdialog("After trim zero peak, maxX=" +maxX)
    lf=0;rt=d0
    for (i=maxX;i<d0;i++) {
        val=histogram.getPixel(i,0)
        if (val<=threshold) {
            lf=i
            i=d0
        }
    }
    lf=lf+AdditionalShift
    r.ROISetRange(lf,rt);
    histogram.ImageGetImageDisplay(0).ImageDisplayAddRoi(r);
}
//main loop
for (i=0;i<z1;i++) {
    src:=stack[0,0,i,x1,y1,i+1].imageclone()
    src.showImage()
    ChooseMenuItem( "Analysis", "Particles", "Start Threshold" )
    histogram := GetFrontImage();
    doThreshold(histogram, 20,2)
    if( !_fModelessDialog( "Adjust threshold level", "Proceed" ) ) {; histogram.deleteimage(); exit(0); };
    else {
        src.showImage()
        delay(60)
        ChooseMenuItem( "Analysis", "Particles", "Remove Edge Particles" )
        delay(60)
        // Check if there even is a particle mask now!
        number validPixelsInMask = sum( src.ImageGetImageDisplay(0).GetThresholdMaskFromDisplay() )

        if ( !validPixelsInMask )
            Result("\n Skipping plane, no particles found." )
        else
        {
            ChooseMenuItem( "Analysis", "Particles", "Find Particles" )
            delay(60)
            ChooseMenuItem( "Analysis", "Particles", "Analyze Particles" )
            delay(60)
            histogram.deleteImage()
        }
    }
}

Answer 3:

张贴到脚本几点意见：

stack:=exprSize(x1,y1,z1)

不创建尺寸X1 / Y1 / Z1但尺寸X1 / Y1与在每个像素值Z1的2D图像的3D图像。你可能想

stack:=exprSize(x1,y1,z1,0)

_FloatingModelessDialog( message, buttontext )

是一个自定义脚本命令不适用于其他。不过，我想这应该是有两个按钮，一个无模式对话框，所以我用下面的脚本代码：

number _fModelessDialog(string prompt, string buttonName){

    number sem = NewSemaphore()
    ModelessDialog(prompt, buttonName, sem)
    try GrabSemaphore(sem)
    catch return 0
    return 1
}