在使用ImageJ的過程中，通常會遇到這樣一個問題：怎樣才能快速地框選出目标區域，并進行分析？
例如下圖，如果想單獨框選并分析紅框中的細胞：
按照之前的做法：
Treasure琛：ImageJ實用技巧——單個細胞平均熒光強度自動檢測(定量分析篇)zhuanlan.zhihu.com
需要對整張圖檔設定門檻值，然後Analyze Particles，然後将每個細胞添加到ROI Manager中，然後找到該細胞的ROI。這樣就顯得特别繁瑣。更不用說是自己手動框選該細胞了。
這篇文章是為了介紹一種可以快速選取特定區域的工具——
魔法棒工具（Wand tool）。進而實作快速地識别和框選。
具體位置如下：
Wand Toolimagej.nih.gov
Photoshop中也有類似的魔法棒工具
Wand tool自身包含了
圖像分割算法，可以自動地識别區域的邊界，進而很好地将某一特征區域框選出來，進行後續的分析。下面是該工具的應用示範和需要注意的問題：
這裡的應用ImageJ自帶的Blobs樣例，示範怎麼利用Wand tool識别出黑色的“細胞”。
1、打開blobs圖像（File -> Open Samples -> Blobs） 會發現Wand tool并沒有框選出完整的細胞，這是因為Wand tool中的具體參數為預設值，需要調整。
3、調整Wand tool參數工具欄輕按兩下Wand tool，彈出設定界面：
通過
調節Tolerance，可以擴大Wand tool的識别範圍（容錯），将更大的區域識别為一個完整的連續區域。調節Tolerance的時候，可以實時看出框選範圍的變化：
适當調整Tolerance，框選可以更加精确
可以根據框選的效果調整Tolerance的大小。框選後直接Measure即可得到各種參數。
如果設定了門檻值（Threshold），則無需調整Tolerance的值，Wand Tool可以直接框選出連續的區域。
例如下圖：設定門檻值後，即使Tolerance的值為1，Wand Tool還是可以框選出完整的細胞。
下面這幅圖（File -> Open Samples -> Leaf），利用Wand tool在葉子的綠色部分點選一下，即可将該區域全部識别并框選出來，然後進行Measure，即可得到葉子綠色部分的總面積：
還有另一種方法，是利用
SIOX: Simple Interactive Object Extraction，這個插件來進行快速的區域選取：
SIOX:_Simple_Interactive_Object_Extractionimagej.net
這個插件可以通過很少的框選，來進行快速物體選擇，然後快速生成二值化圖像。使用方法簡單，而且可以做到細節優化。
插件位置在：Plugins -› Segmentation -› SIOX: Simple Interactive Object Extraction如圖，利用Muti-Point工具，點選每個胚胎，作為Foreground：
然後框選一處背景：
點選Segment後即可把胚胎細胞與背景分隔開，并選中：
點選Create mask即可生成二值化圖檔，進行後續分析：
如果對于ImageJ使用有什麼問題可以私信我，或者給我發郵件：[email protected]
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希望對大家有幫助~