aics_tf_registration

用于生成迁移函数模型训练/测试数据的刚性配准算法

功能

• 对.tiff共聚焦/荧光显微镜图像进行刚性配准，输出包含相互视场的裁剪图像
• 支持以下配准场景
  • 具有相同或不同分辨率和像素尺寸/比例的图像
  • 基于参考通道的全多通道图像
  • 基于单独参考通道的多通道图像中的特定通道
  • 一次处理具有相同配准场景的多对图像
• 通过易于阅读的.yaml文件配置配准设置
• 输出配准图像的合成，以便轻松评估结果

快速入门

在控制台（安装后）

run_alignment --config_path `path/to/config/file.yaml`

安装

稳定版本： pip install aics_tf_registration
开发头： pip install git+https://github.com/AllenCell/aics_tf_registration.git

文档

请访问AllenCell.github.io/aics_tf_registration获取完整的包文档。

配准的图像要求

为了使配准算法产生准确的结果，图像必须满足以下要求

• 图像必须为.tif或.tiff格式。
• 源图像和目标图像必须在不同的文件夹中，并且要相互配准的图像必须具有相同的文件名。
• 图像必须是3D或4D
• 源图像或目标图像的视场必须完全包含在另一个的视场内（或通过配置文件中的设置裁剪以包含在内）。
• 如果需要，图像的旋转和镜像（以匹配的方向）必须在注册之前完成，或者在配置文件中设置，如果它在不同的图像对之间是一致的。
• 图像的分辨率/体素尺寸，或者至少源图像和目标图像之间的相对缩放差异，应该在3-4个十进制位内已知。

开源软件：艾伦研究所软件许可协议