StarDist 插件合集（共 7 个）

【图像增广工具（augmend）安装教程】—— StarDist

■ 前置条件
   · 按平台选择：Python（pip install stardist）、Fiji/ImageJ 插件、Icy 插件或 napari 插件。

■ 本扩展是什么
   StarDist 团队开发的图像增广库，为细胞核等目标的检测模型训练提供随机几何变换与弹性形变，扩充样本、提升泛化能力。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是官方仓库源码/发布包；stardist-models 为预训练权重与配置。

■ 安装步骤
   1. Python：pip install stardist（深度学习版按官方说明配 tensorflow 或 pytorch）。
      示例：
        from stardist.models import StarDist2D
        model = StarDist2D.from_pretrained('2D_versatile_fluo')
        labels, _ = model.predict_instances(normalize(img))
   2. Fiji/ImageJ：把 stardist-imagej 的 .jar 放到 Fiji.app/plugins/，重启 Fiji，用 Plugins → StarDist。
   3. Icy：插件包放入 Icy 的 plugins 目录，重启后在 插件 菜单启用。
   4. napari：Plugins → Install/Uninstall 搜 stardist，或 pip install stardist-napari。
   5. 模型包：解压后把模型文件夹放到 用户目录/.stardist/models/ 下，程序会自动发现。

■ 验证是否装好
   · Python：from_pretrained 能成功加载模型不报错。
   · Fiji：Plugins 菜单下出现 StarDist 子菜单。

■ 常见问题
   · 模型下载慢/失败：把本目录的 stardist-models 手动解压到 .stardist/models 即可离线用。
   · 报张量维度错误：确认模型类型（2D/3D）与数据维度一致。

■ 来源与版权
   https://github.com/stardist/augmend
   开源/免费发布（BSD-3），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「图像增广工具」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/stardist/augmend
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【星凸形状目标检测库（stardist）安装教程】—— StarDist

■ 前置条件
   · 按平台选择：Python（pip install stardist）、Fiji/ImageJ 插件、Icy 插件或 napari 插件。

■ 本扩展是什么
   基于星凸形状表示的深度学习目标检测库，用星形多边形描绘细胞核等目标，擅长分割密集粘连的细胞核，是各插件的核心引擎。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是官方仓库源码/发布包；stardist-models 为预训练权重与配置。

■ 安装步骤
   1. Python：pip install stardist（深度学习版按官方说明配 tensorflow 或 pytorch）。
      示例：
        from stardist.models import StarDist2D
        model = StarDist2D.from_pretrained('2D_versatile_fluo')
        labels, _ = model.predict_instances(normalize(img))
   2. Fiji/ImageJ：把 stardist-imagej 的 .jar 放到 Fiji.app/plugins/，重启 Fiji，用 Plugins → StarDist。
   3. Icy：插件包放入 Icy 的 plugins 目录，重启后在 插件 菜单启用。
   4. napari：Plugins → Install/Uninstall 搜 stardist，或 pip install stardist-napari。
   5. 模型包：解压后把模型文件夹放到 用户目录/.stardist/models/ 下，程序会自动发现。

■ 验证是否装好
   · Python：from_pretrained 能成功加载模型不报错。
   · Fiji：Plugins 菜单下出现 StarDist 子菜单。

■ 常见问题
   · 模型下载慢/失败：把本目录的 stardist-models 手动解压到 .stardist/models 即可离线用。
   · 报张量维度错误：确认模型类型（2D/3D）与数据维度一致。

■ 来源与版权
   https://github.com/stardist/stardist
   开源/免费发布（BSD-3），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「星凸形状目标检测库」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/stardist/stardist
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【生物图像模型定义集（stardist-bioimage-io）安装教程】—— StarDist

■ 前置条件
   · 按平台选择：Python（pip install stardist）、Fiji/ImageJ 插件、Icy 插件或 napari 插件。

■ 本扩展是什么
   面向 BioImage.IO 平台的 StarDist 模型定义仓库，便于在统一生态中查找、下载并调用细胞核分割模型。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是官方仓库源码/发布包；stardist-models 为预训练权重与配置。

■ 安装步骤
   1. Python：pip install stardist（深度学习版按官方说明配 tensorflow 或 pytorch）。
      示例：
        from stardist.models import StarDist2D
        model = StarDist2D.from_pretrained('2D_versatile_fluo')
        labels, _ = model.predict_instances(normalize(img))
   2. Fiji/ImageJ：把 stardist-imagej 的 .jar 放到 Fiji.app/plugins/，重启 Fiji，用 Plugins → StarDist。
   3. Icy：插件包放入 Icy 的 plugins 目录，重启后在 插件 菜单启用。
   4. napari：Plugins → Install/Uninstall 搜 stardist，或 pip install stardist-napari。
   5. 模型包：解压后把模型文件夹放到 用户目录/.stardist/models/ 下，程序会自动发现。

■ 验证是否装好
   · Python：from_pretrained 能成功加载模型不报错。
   · Fiji：Plugins 菜单下出现 StarDist 子菜单。

■ 常见问题
   · 模型下载慢/失败：把本目录的 stardist-models 手动解压到 .stardist/models 即可离线用。
   · 报张量维度错误：确认模型类型（2D/3D）与数据维度一致。

■ 来源与版权
   https://github.com/stardist/stardist-bioimage-io
   开源/免费发布（BSD-3），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「生物图像模型定义集」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/stardist/stardist-bioimage-io
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【Icy 分割插件（stardist-icy）安装教程】—— StarDist

■ 前置条件
   · 按平台选择：Python（pip install stardist）、Fiji/ImageJ 插件、Icy 插件或 napari 插件。

■ 本扩展是什么
   StarDist 的 Icy 平台插件，可在 Icy 界面直接加载预训练模型，检测并分割显微图像中的细胞核。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是官方仓库源码/发布包；stardist-models 为预训练权重与配置。

■ 安装步骤
   1. Python：pip install stardist（深度学习版按官方说明配 tensorflow 或 pytorch）。
      示例：
        from stardist.models import StarDist2D
        model = StarDist2D.from_pretrained('2D_versatile_fluo')
        labels, _ = model.predict_instances(normalize(img))
   2. Fiji/ImageJ：把 stardist-imagej 的 .jar 放到 Fiji.app/plugins/，重启 Fiji，用 Plugins → StarDist。
   3. Icy：插件包放入 Icy 的 plugins 目录，重启后在 插件 菜单启用。
   4. napari：Plugins → Install/Uninstall 搜 stardist，或 pip install stardist-napari。
   5. 模型包：解压后把模型文件夹放到 用户目录/.stardist/models/ 下，程序会自动发现。

■ 验证是否装好
   · Python：from_pretrained 能成功加载模型不报错。
   · Fiji：Plugins 菜单下出现 StarDist 子菜单。

■ 常见问题
   · 模型下载慢/失败：把本目录的 stardist-models 手动解压到 .stardist/models 即可离线用。
   · 报张量维度错误：确认模型类型（2D/3D）与数据维度一致。

■ 来源与版权
   https://github.com/stardist/stardist-icy
   开源/免费发布（BSD-3），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「Icy 分割插件」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/stardist/stardist-icy
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【ImageJ 分割插件（stardist-imagej）安装教程】—— StarDist

■ 前置条件
   · 按平台选择：Python（pip install stardist）、Fiji/ImageJ 插件、Icy 插件或 napari 插件。

■ 本扩展是什么
   StarDist 的 ImageJ/Fiji 插件，一键调用预训练模型检测并分割细胞核等目标，适合批量处理与定量分析。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是官方仓库源码/发布包；stardist-models 为预训练权重与配置。

■ 安装步骤
   1. Python：pip install stardist（深度学习版按官方说明配 tensorflow 或 pytorch）。
      示例：
        from stardist.models import StarDist2D
        model = StarDist2D.from_pretrained('2D_versatile_fluo')
        labels, _ = model.predict_instances(normalize(img))
   2. Fiji/ImageJ：把 stardist-imagej 的 .jar 放到 Fiji.app/plugins/，重启 Fiji，用 Plugins → StarDist。
   3. Icy：插件包放入 Icy 的 plugins 目录，重启后在 插件 菜单启用。
   4. napari：Plugins → Install/Uninstall 搜 stardist，或 pip install stardist-napari。
   5. 模型包：解压后把模型文件夹放到 用户目录/.stardist/models/ 下，程序会自动发现。

■ 验证是否装好
   · Python：from_pretrained 能成功加载模型不报错。
   · Fiji：Plugins 菜单下出现 StarDist 子菜单。

■ 常见问题
   · 模型下载慢/失败：把本目录的 stardist-models 手动解压到 .stardist/models 即可离线用。
   · 报张量维度错误：确认模型类型（2D/3D）与数据维度一致。

■ 来源与版权
   https://github.com/stardist/stardist-imagej
   开源/免费发布（BSD-3），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「ImageJ 分割插件」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/stardist/stardist-imagej
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【预训练模型集（stardist-models）安装教程】—— StarDist

■ 前置条件
   · 按平台选择：Python（pip install stardist）、Fiji/ImageJ 插件、Icy 插件或 napari 插件。

■ 本扩展是什么
   StarDist 官方收集的预训练模型仓库，覆盖多种显微成像模式下的细胞核与目标检测，可直接使用或作迁移学习起点。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是官方仓库源码/发布包；stardist-models 为预训练权重与配置。

■ 安装步骤
   1. Python：pip install stardist（深度学习版按官方说明配 tensorflow 或 pytorch）。
      示例：
        from stardist.models import StarDist2D
        model = StarDist2D.from_pretrained('2D_versatile_fluo')
        labels, _ = model.predict_instances(normalize(img))
   2. Fiji/ImageJ：把 stardist-imagej 的 .jar 放到 Fiji.app/plugins/，重启 Fiji，用 Plugins → StarDist。
   3. Icy：插件包放入 Icy 的 plugins 目录，重启后在 插件 菜单启用。
   4. napari：Plugins → Install/Uninstall 搜 stardist，或 pip install stardist-napari。
   5. 模型包：解压后把模型文件夹放到 用户目录/.stardist/models/ 下，程序会自动发现。

■ 验证是否装好
   · Python：from_pretrained 能成功加载模型不报错。
   · Fiji：Plugins 菜单下出现 StarDist 子菜单。

■ 常见问题
   · 模型下载慢/失败：把本目录的 stardist-models 手动解压到 .stardist/models 即可离线用。
   · 报张量维度错误：确认模型类型（2D/3D）与数据维度一致。

■ 来源与版权
   https://github.com/stardist/stardist-models
   开源/免费发布（BSD-3），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「预训练模型集」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/stardist/stardist-models
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【napari 分割插件（stardist-napari）安装教程】—— StarDist

■ 前置条件
   · 按平台选择：Python（pip install stardist）、Fiji/ImageJ 插件、Icy 插件或 napari 插件。

■ 本扩展是什么
   StarDist 的 napari 插件，可在交互式查看器中加载预训练或自训练模型，对多维显微图像做细胞核分割。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是官方仓库源码/发布包；stardist-models 为预训练权重与配置。

■ 安装步骤
   1. Python：pip install stardist（深度学习版按官方说明配 tensorflow 或 pytorch）。
      示例：
        from stardist.models import StarDist2D
        model = StarDist2D.from_pretrained('2D_versatile_fluo')
        labels, _ = model.predict_instances(normalize(img))
   2. Fiji/ImageJ：把 stardist-imagej 的 .jar 放到 Fiji.app/plugins/，重启 Fiji，用 Plugins → StarDist。
   3. Icy：插件包放入 Icy 的 plugins 目录，重启后在 插件 菜单启用。
   4. napari：Plugins → Install/Uninstall 搜 stardist，或 pip install stardist-napari。
   5. 模型包：解压后把模型文件夹放到 用户目录/.stardist/models/ 下，程序会自动发现。

■ 验证是否装好
   · Python：from_pretrained 能成功加载模型不报错。
   · Fiji：Plugins 菜单下出现 StarDist 子菜单。

■ 常见问题
   · 模型下载慢/失败：把本目录的 stardist-models 手动解压到 .stardist/models 即可离线用。
   · 报张量维度错误：确认模型类型（2D/3D）与数据维度一致。

■ 来源与版权
   https://github.com/stardist/stardist-napari
   开源/免费发布（BSD-3），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「napari 分割插件」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/stardist/stardist-napari
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。