在使用ImageJ的过程中，通常会遇到这样一个问题：怎样才能快速地框选出目标区域，并进行分析？
例如下图，如果想单独框选并分析红框中的细胞：
按照之前的做法：
Treasure琛：ImageJ实用技巧——单个细胞平均荧光强度自动检测(定量分析篇)zhuanlan.zhihu.com
需要对整张图片设定阈值，然后Analyze Particles，然后将每个细胞添加到ROI Manager中，然后找到该细胞的ROI。这样就显得特别繁琐。更不用说是自己手动框选该细胞了。
这篇文章是为了介绍一种可以快速选取特定区域的工具——
魔法棒工具（Wand tool）。从而实现快速地识别和框选。
具体位置如下：
Wand Toolimagej.nih.gov
Photoshop中也有类似的魔法棒工具
Wand tool自身包含了
图像分割算法，可以自动地识别区域的边界，从而很好地将某一特征区域框选出来，进行后续的分析。下面是该工具的应用示范和需要注意的问题：
这里的应用ImageJ自带的Blobs样例，示范怎么利用Wand tool识别出黑色的“细胞”。
1、打开blobs图像（File -> Open Samples -> Blobs） 会发现Wand tool并没有框选出完整的细胞，这是因为Wand tool中的具体参数为默认值，需要调整。
3、调整Wand tool参数工具栏双击Wand tool，弹出设置界面：
通过
调节Tolerance，可以扩大Wand tool的识别范围（容错），将更大的区域识别为一个完整的连续区域。调节Tolerance的时候，可以实时看出框选范围的变化：
适当调整Tolerance，框选可以更加精确
可以根据框选的效果调整Tolerance的大小。框选后直接Measure即可得到各种参数。
如果设定了阈值（Threshold），则无需调整Tolerance的值，Wand Tool可以直接框选出连续的区域。
例如下图：设定阈值后，即使Tolerance的值为1，Wand Tool还是可以框选出完整的细胞。
下面这幅图（File -> Open Samples -> Leaf），利用Wand tool在叶子的绿色部分点击一下，即可将该区域全部识别并框选出来，然后进行Measure，即可得到叶子绿色部分的总面积：
还有另一种方法，是利用
SIOX: Simple Interactive Object Extraction，这个插件来进行快速的区域选取：
SIOX:_Simple_Interactive_Object_Extractionimagej.net
这个插件可以通过很少的框选，来进行快速物体选择，然后快速生成二值化图像。使用方法简单，而且可以做到细节优化。
插件位置在：Plugins -› Segmentation -› SIOX: Simple Interactive Object Extraction如图，利用Muti-Point工具，点选每个胚胎，作为Foreground：
然后框选一处背景：
点击Segment后即可把胚胎细胞与背景分隔开，并选中：
点击Create mask即可生成二值化图片，进行后续分析：
如果对于ImageJ使用有什么问题可以私信我，或者给我发邮件：[email protected]
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ImageJ实用教程zhuanlan.zhihu.com
希望对大家有帮助~