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批次處理

Batch

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操作步驟：

Macro錄製

基本錄製

  1. 開始錄製 // 打開錄製器 run("Record...");

  2. 錄製技巧

  3. 選擇合適的命令
  4. 避免不必要的操作
  5. 保持操作順序
  6. 記錄關鍵參數

錄製修改

  1. 參數化 ``` // 原始錄製代碼 run("Gaussian Blur...", "sigma=2.0");

// 修改為參數化版本 sigma = Dialog.getNumber("Sigma value:", 2.0); run("Gaussian Blur...", "sigma=" + sigma); ```

  1. 代碼優化 ``` // 添加錯誤檢查 if (nImages == 0) exit("No image open");

// 添加進度顯示 showProgress(i, total); ```

批量處理

文件處理

  1. 文件遍歷 ``` // 獲取目錄 input = getDirectory("Input Directory"); output = getDirectory("Output Directory");

// 獲取文件列表 files = getFileList(input);

// 遍歷處理 for (i = 0; i < files.length; i++) { if (endsWith(files[i], ".tif")) { processFile(input + files[i], output); } } ```

  1. 文件組織 ``` // 創建輸出目錄 File.makeDirectory(output);

// 保存結果 saveAs("Tiff", output + filename); ```

批處理模式

  1. 設置批處理 ``` // 開啟批處理模式 setBatchMode(true);

// 處理代碼

// 關閉批處理模式 setBatchMode(false); ```

  1. 性能優化 ``` // 記憶體管理 run("Collect Garbage");

// 關閉結果窗口 if (isOpen("Results")) { selectWindow("Results"); run("Close"); } ```

自動化工作流程

工作流程設計

  1. 預處理階段 ``` function preprocess(image) { // 背景校正 run("Subtract Background...", "rolling=50");

    // 降噪 run("Gaussian Blur...", "sigma=1");

    // 對比度增強 run("Enhance Contrast...", "saturated=0.35"); } ```

  2. 分析階段 ``` function analyze(image) { // 設置測量參數 run("Set Measurements...", "area mean standard integrated display redirect=None decimal=3");

    // 分割 setAutoThreshold("Otsu"); run("Convert to Mask");

    // 粒子分析 run("Analyze Particles...", "size=50-Infinity circularity=0.5-1.00 show=Outlines display"); } ```

結果管理

  1. 數據導出 ``` // 保存測量結果 saveAs("Results", output + "results.csv");

// 保存ROI roiManager("Save", output + "ROIs.zip"); ```

  1. 日誌記錄 ``` // 記錄處理信息 print("Processing: " + filename); print("Time: " + timestamp);

// 保存日誌 selectWindow("Log"); saveAs("Text", output + "log.txt"); ```

實例應用

案例 1：批量影像增強

  1. 主程序 ``` macro "Batch Enhancement" { // 獲取參數 Dialog.create("Enhancement Parameters"); Dialog.addNumber("Gaussian Blur:", 1.0); Dialog.addNumber("Contrast Saturation:", 0.35); Dialog.show();

    // 處理所有影像 input = getDirectory("Input Directory"); output = getDirectory("Output Directory"); processFiles(input, output); } ```

  2. 處理函數 function processFiles(input, output) { files = getFileList(input); setBatchMode(true); for (i = 0; i < files.length; i++) { showProgress(i+1, files.length); processFile(input + files[i], output); } setBatchMode(false); }

案例 2：多通道分析

  1. 通道處理 ``` // 分離通道 run("Split Channels");

// 處理每個通道 for (c = 1; c <= channels; c++) { selectWindow("C" + c + "-" + title); processChannel(); } ```

  1. 結果整合 // 合併結果 run("Merge Channels...", "c1=[C1-Result] c2=[C2-Result] c3=[C3-Result] create");

進階技術

並行處理

  1. 任務分配 ``` // 設置線程數 threads = 4; batchSize = floor(files.length / threads);

// 分配任務 for (t = 0; t < threads; t++) { startIndex = t * batchSize; endIndex = (t == threads-1) ? files.length : (t+1) * batchSize; processFileBatch(startIndex, endIndex); } ```

  1. 結果合併 // 合併處理結果 for (t = 0; t < threads; t++) { mergeResults(t); }

錯誤處理

  1. 異常處理 // 錯誤捕獲 try { processFile(file); } catch (err) { print("Error processing " + file + ": " + err); logError(file, err); }

  2. 恢復機制 ``` // 檢查點保存 function saveCheckpoint(index) { File.saveString(index, output + "checkpoint.txt"); }

// 從檢查點恢復 function resumeFromCheckpoint() { if (File.exists(output + "checkpoint.txt")) return File.openAsString(output + "checkpoint.txt"); return 0; } ```

最佳實踐

代碼維護

  1. 模塊化設計 ``` // 主模塊 macro "Main" { initialize(); processFiles(); cleanup(); }

// 功能模塊 function initialize() { // 初始化代碼 } ```

  1. 文檔化 ``` /* 函數：processImage
    • 功能：處理單個影像
    • 參數：
      • path: 影像路徑
      • options: 處理選項
    • 返回：處理結果 */ function processImage(path, options) { // 處理代碼 } ```

效能優化

  1. 記憶體管理 // 定期清理 if (i % 10 == 0) { run("Collect Garbage"); }

  2. 進度監控 // 進度顯示 showProgress(i+1, total); showStatus("Processing " + (i+1) + "/" + total);