12、生物图像分析软件与处理算法全解析

生物图像分析软件与处理算法全解析

1. 生物图像分析软件概述

在生物图像分析领域，有众多软件可供选择，它们根据使用方式、主要功能和接口类型可进行不同分类。以下是一些常见软件的分类信息：
| 软件名称 | 基于使用的分类 | 主要功能 | 基于接口的类别 |
| — | — | — | — |
| Python 和 ski image | 脚本环境和库 | 脚本环境 | CLI |
| ScanImage | 软件包、库 | 图像采集 | 专业软件 |
| TMARKER | 软件包、库 | 图像分析 | 专业软件 |
| Vaa3D | 软件包、库 | 可视化和图像分析 | GUI 工具：4D + t 数据探索和分析 |
| VTK | 库 | 生物成像库 | CLI |
| WND - charm | 库 | 机器学习 | CLI |
| μManager | 脚本环境和库 | 图像采集 | CLI |

注：GUI 代表图形用户界面，CLI 代表命令行界面。

这些开源软件大多有公开的网络信息用于分类判断，而商业软件则不然。而且，由于软件用途广泛、主要功能多样以及访问接口众多，并没有简单的分类方法。软件的主要功能能为其在 WIPP 或其他图像处理系统中的应用提供指导。

1.1 多实现集成挑战

许多基于桌面的可视化和工作流构建系统需要重写才能在客户端 - 服务器系统中运行。基于接口的分类有助于评估软件重写和集成的复杂性，例如，具有命令行接口的软件比具有 GUI 的软件更容易集成。基于使用的分类则有助于选择合适的软件。网络图像处理管道旨在通过网络接口提