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细胞图像分析器中文版

面向实验室图像分割的中文前端，可上传 TIFF 细胞图像并调整 Cellpose、Cellpose-SAM 或 YOLOv8 参数。

应用提供文件选择、画布预览、算法参数表单、预处理设置和结果区域，适合连接本地图像分析服务进行细胞计数与掩码查看。

真实界面

项目截图

共 7 张

文件管理
分析结果
YOLOv 模型：
Cellpose-SAM（SAM 主干网络）
图像预处理参数设置
系统状态信息
通道 [细胞质，细胞核]：

Capabilities

核心功能

✓中文化的文件选择、参数配置和结果展示界面
✓支持读取 tif 与 tiff 格式图像
✓画布预览灰度、RGB 和 RGBA 图像
✓可切换 Cellpose 3.0、Cellpose-SAM 与 YOLOv8 算法选项
✓提供模型类型、通道、细胞直径、流场阈值和细胞概率阈值配置
✓提供对比度、亮度和最大处理尺寸等预处理参数
✓显示细胞数量、分析参数和掩码叠加结果
✓提供本机计算设备与性能提示弹窗

适用场景

研究人员上传显微 TIFF 图像并快速比较不同分割参数
算法团队连接本地后端验证 Cellpose 与 YOLOv8 推理结果
实验室内部部署为中文图像分析操作台

适合谁

生命科学实验室、显微图像分析人员、算法验证团队和需要快速配置分割参数的研发人员。

商业化思路

适合作为内部工具、科研流程前端或定制化图像分析系统的一部分交付，商业化依赖后端算法服务和部署支持。

你会拿到什么

  • ✓React 与 Vite 前端源码
  • ✓构建后的静态页面资源

部署流程

  1. 1安装 Node.js 依赖并执行前端构建命令
  2. 2将 dist 目录交由静态文件服务器托管，并准备兼容的本地图像分析接口

真实验证结果

已通过 7 个真实运行中文界面、HTTP、可见正文、控制台、坏图和横向溢出质量门。

部署前须知

当前交付不包含后端服务、模型权重或示例 TIFF 文件；如果本地图像分析接口不可用，系统信息和实际分析请求不会返回有效结果。

部署难度

中等

最低配置

静态文件服务器即可托管前端构建产物，实际分析能力需要另行提供兼容的本地图像分析接口。

开源许可证

MIT License

最后验证

2026-08-24

技术栈

ReactViteGeoTIFFJavaScriptCSS

授权说明

仓库上游许可证为 MIT License，本次本地化未修改许可证文本、版权边界或授权声明。

Release notes

版本记录

1 个已发布版本

vcn-488e4dd06cef 当前推荐

完成中文本地化验收记录，确认现有产品界面与中文 README 保持中文表达，并更新用于证据采集的多状态 captureplan。

部署要求：需要现代浏览器、Node.js 与 npm 完成构建；运行分析流程时需要可访问的本地图像分析接口，上传文件应为 tif 或 tiff 格式。

已知问题：前端仍依赖本机 5001 端口上的系统状态和分析接口；没有兼容后端时只能查看界面、配置参数和触发前端校验。

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