CellProfiler[2][3] 是一款免费的开源软体，旨在使未受过计算机视觉或程式设计训练的生物学家能够自动从数千张影像中量化地测量表型。高级影像分析算法以个别模块提供，这些模块可以按顺序排列组成一个流程管线；接著使用该管线来识别和测量图像中的生物对象和特征，尤其是通过萤光显微镜获得的图像。
特点
此程式的不同影像处理功能被细分为多个流程管线，这些管线通常由使用者社群所开发，并于官方网站上提供。由于该项目为开源计画，因此提供了丰富的文档，指导研究者如何构建适合其研究兴趣的流程管线[4][5]。CellProfiler 能读取并分析大多数常见的显微镜影像格式[6]。生物学家通常使用 CellProfiler 来识别感兴趣的对象（例如细胞、菌落、秀丽隐杆线虫等），接著测量它们感兴趣的属性。专门的照明校正模组可作为预处理步骤应用，以消除由于照明不均引起的失真。物件识别（分割）通过机器学习或影像阈值化、识别和分割纠结的物件以及根据大小或形状合并或移除物件来执行。使用者可以自订每个步骤，满足他们特定的影像分析需求。
对于每个识别的细胞或亚细胞组分，可以生成各种测量值，包括形态、强度和纹理等。这些测量结果可通过使用内置的查看和绘图数据工具来访问，或将数据以逗号分隔的试算表格式导出[7]，或导入到 MySQL 或 SQLite 数据库中。
CellProfiler 介面与高性能科学库 NumPy 和 SciPy 进行许多数学运算，使用开放显微镜环境协会的 Bio-Formats 库来读取超过 100 种影像文件格式，利用 ImageJ 进行插件和宏的使用，以及使用 ilastik 进行基于像素的分类。虽然专为大量二维影像（最常见的高内容筛选影像格式）设计和优化，CellProfiler 也支持小规模实验和时间延迟电影的分析。
目前可用功能
参考文献
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