怎样安装和使用CLIJ2(CLIJ2.io)(组图)

随着成像技术的进步，我们捕获图像的数据量也在迅速增加。

面对海量图像数据，如何加快处理速度是一个重要问题。 GPU通常用于深度学习和图像处理中以加速图像处理。

CLIJ2，此插件在ImageJ和GPU之间架起了一座桥梁。 CLIJ2支持数百种图像处理操作，例如：滤波，二值化，投影，转换和图像数学运算[1]。对于这些操作，可以在ImageJ中直接实现GPU加速处理。

如图所示，即使您使用笔记本电脑随附的GPU，也可以显着提高图像处理速度：

官方网站：

CLIJ2clij.github.io

本文将介绍如何安装和使用CLIJ2。在决定使用CLIJ2之前，请确保：

1、计算机具有GPU（基本上每台计算机都具有）；

2、最好具有一定的编程基础，只需了解ImageJ宏即可。

如果您不了解ImageJ宏，则可以参考开发教程：

ImageJ开发教程

一、插件安装

（[1）打开更新页面（Help-> Update ...）

过一会儿，将显示以下页面，单击“管理更新站点”。

（[2）检查clij，clij2，clijx辅助，clijx辅助扩展

然后单击“关闭”。

（[3）点击“应用更改”以安装该插件

安装完成后，重新启动ImageJ，您可以在GPU（CLIJ 2)上的Plugins> ImageJ中找到该插件。

二、插件使用

首先，我们需要建立图像处理的整个过程，并了解图像处理涉及哪些步骤。

然后，检查此插件支持哪些图像操作以加快这些步骤。

插件-> GPU上的ImageJ（CLIJ 2)：

或在官方网站上查看应用程序演示：

clij / clij2

clij / clij2

以及相应的函数库：

clij.github.io/clij2-docs/reference

有两种使用CLIJ2的方法：

1、点击直接执行

例如，在处理图像的过程中，高斯模糊3D是非常耗时的步骤：

处理->滤镜->高斯模糊3D：

您可以将此步骤放到GPU中进行处理

插件-> GPU上的ImageJ（CLIJ 2)->过滤器-> GPU上的高斯模糊3D

速度比较：

仅处理图片，再加上将数据传入和传出GPU所花费的时间，GPU仍然比CPU快3倍。

如果要处理多张图像，它将节省更多时间。

Macro Recorder可以记录这种直接点击：

// gaussian blur
image = "t1-head.tif";
Ext.CLIJ2_push(image);
blurred = "gaussian_blur-1745963302";
sigma_x = 2.0;
sigma_y = 2.0;
sigma_z = 2.0;
Ext.CLIJ2_gaussianBlur3D(image, blurred, sigma_x, sigma_y, sigma_z);
Ext.CLIJ2_pull(blurred);

Treasure Chen：ImageJ实用技巧-宏记录器（徒手操作）

2、使用宏调用

官方网站提供了宏代码来测试插件安装是否成功。建议运行：

/clij/clij2-docs/blob/master/src/main/macro/benchmarking.ijm

使用宏调用GPU需要三个步骤：

（[1） GPU初始化

run("CLIJ2 Macro Extensions", "cl_device=");
Ext.CLIJ2_clear();

此步骤是调用GPU的必要步骤。默认情况下，将选择一个GPU，同时清除GPU中的内存。

（[2）将图像导入（推送）GPU内存

input = getTitle();
Ext.CLIJ2_push(input);

（[3）调用GPU处理命令

这部分编写主要的图像处理代码，这里以高斯模糊3D为例：

Ext.CLIJ2_gaussianBlur3D(input, output, 2, 2, 2);

（[4）从GPU导出图像（拉动）

Ext.CLIJ2_pull(output);

只有从GPU提取处理过的图像后，才能显示该图像。

最后，提供了一个完整的演示来展示调用GPU的整个过程：

// import sample data
run("T1 Head (2.4M, 16-bits)");
input = getTitle();
//Initialization of the GPU
run("CLIJ2 Macro Extensions", "cl_device=");
Ext.CLIJ2_clear();
//Main process
time = getTime();
Ext.CLIJ2_push(input);
Ext.CLIJ2_gaussianBlur3D(input, output, 2, 2, 2);
Ext.CLIJ2_pull(output);
print("CLIJ2 GPU Gaussian blur 3D took " + (getTime() - time) + " msec");
//GPU properties
Ext.CLIJ2_getGPUProperties(gpu, memory, opencl_version);
print("GPU: " + gpu);
print("Memory in GB: " + (memory / 1024 / 1024 / 1024) );
print("OpenCL version: " + opencl_version);
// Clear in the end
Ext.CLIJ2_clear();

宏调用，强烈建议下载此备忘单，您可以清楚地了解CLIJ2支持的命令和输出：

clij.github.io/clij2-docs/CLIJ2-cheatsheet_V 3. pdf

参考文献：

[1]。 Haase，R.，Royer，L.A.，Steinbach，P.et al。 CLIJ：每个人都可以使用GPU加速图像处理。自然方法17,5–6（202 0)。

如果对ImageJ的使用有任何疑问，可以发送电子邮件以获取指导：

陈宝：ImageJ指导说明

更多的教程可以关注我的专栏文章：

ImageJ实用教程

ImageJ开发教程

希望对大家有帮助〜

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