omero-integration

OMERO Integration 简介

用途 OMERO 是用于管理、可视化和分析显微图像及其元数据的开源平台。该技能用于通过 Python API（omero-py）以编程方式访问 OMERO 中的显微数据，适用于高内涵筛查与显微成像相关的工作流：连接服务器、检索图像与数据集、分析像素数据、管理 ROI 与标注、执行批量处理。

适用时机当需要处理以下任务时使用该技能：使用 OMERO Python API（omero-py）访问显微数据；以编程方式检索图像、数据集、项目或筛查数据；分析像素数据并生成派生图像；创建或管理显微图像上的 ROI（感兴趣区域）；向 OMERO 对象添加标注、标签或元数据；将测量结果存入 OMERO 表格；创建服务端脚本用于批处理；执行高内涵筛查分析。

主要能力该技能覆盖八个能力领域，各自在 references/ 目录下提供详细文档：

连接与会话管理（references/connection.md）建立到 OMERO 服务器的安全连接，管理会话、处理认证并切换组上下文。常见场景：使用凭据连接 OMERO 服务器、复用已有会话 ID、在组上下文之间切换、使用上下文管理器管理连接生命周期。
数据访问与检索（references/data_access.md）导航 OMERO 的层级数据结构（项目 Project → 数据集 Dataset → 图像 Image）与筛查数据（筛查 Screen → 板 Plate → 孔 Well）。检索对象、按属性查询、访问元数据。常见场景：列出用户的所有项目与数据集、按 ID 或数据集检索图像、访问筛查板数据、带过滤条件查询对象。
元数据与标注（references/metadata.md）创建并管理标签、键值对、文件附件和注释等标注，并将其链接到图像、数据集或其他对象。常见场景：给图像加标签、把分析结果作为文件附加、创建自定义键值元数据、按命名空间查询标注。
图像处理与渲染（references/image_processing.md）将原始像素数据读取为 NumPy 数组，操作渲染设置，创建派生图像，管理物理尺度。常见场景：提取像素数据用于计算分析、生成缩略图、创建最大强度投影、修改通道渲染设置。
感兴趣区域 ROI（references/rois.md）创建、检索并分析多种形状的 ROI（矩形、椭圆、多边形、掩膜、点、线），从 ROI 区域提取强度统计。常见场景：在图像上绘制矩形 ROI、为分割创建多边形掩膜、分析 ROI 内像素强度、导出 ROI 坐标。
OMERO 表格（references/tables.md）存储并查询与 OMERO 对象关联的结构化表格数据，适用于分析结果、测量值和元数据。常见场景：存储图像的定量测量结果、创建含多种列类型的表格、按条件查询表格数据、把表格链接到特定图像或数据集。
脚本与批量操作（references/scripts.md）创建在服务端运行的 OMERO.scripts，用于批处理、自动化工作流以及与 OMERO 客户端集成。常见场景：批量处理多张图像、创建自动化分析流水线、跨数据集生成汇总统计、以自定义格式导出数据。
高级功能（references/advanced.md）涵盖权限、文件集、跨组查询、删除操作及其他高级功能。常见场景：处理组权限、访问原始导入文件、执行跨组查询、带回调删除对象。

安装 uv pip install omero-py

要求：Python 3.7+；Zeroc Ice 3.6+；可访问的 OMERO 服务器（主机、端口、凭据）。

快速开始基础连接模式： from omero.gateway import BlitzGateway

连接 OMERO 服务器

conn = BlitzGateway(username, password, host=host, port=port) connected = conn.connect()

if connected: # 执行操作 for project in conn.listProjects(): print(project.getName())

# 始终关闭连接
conn.close()

else: print("Connection failed")

推荐的上下文管理器模式： from omero.gateway import BlitzGateway

with BlitzGateway(username, password, host=host, port=port) as conn: # 连接自动管理 for project in conn.listProjects(): print(project.getName()) # 退出时自动关闭

能力选择指引数据探索：先用 references/connection.md 建立连接，再用 references/data_access.md 导航层级，标注细节查看 references/metadata.md。图像分析：用 references/image_processing.md 访问像素数据，用 references/rois.md 做基于区域的分析，用 references/tables.md 存储结果。自动化：用 references/scripts.md 做服务端处理，用 references/data_access.md 做批量数据检索。高级操作：用 references/advanced.md 处理权限与删除，跨组查询查看 references/connection.md。

常见工作流工作流 1：检索并分析图像。连接服务器 → 导航到数据集 → 从数据集检索图像 → 以 NumPy 数组访问像素数据 → 执行分析 → 将结果存为表格或文件标注。工作流 2：批量 ROI 分析。连接服务器 → 检索已有 ROI 的图像 → 对每张图像获取 ROI 形状 → 提取 ROI 内像素强度 → 将测量结果存入 OMERO 表。工作流 3：创建分析脚本。设计分析流程 → 使用 OMERO.scripts 框架 → 通过脚本参数访问数据 → 批量处理图像 → 生成输出（新图像、表格、文件）。

错误处理始终用 try-except 包裹 OMERO 操作，并确保连接正确关闭： from omero.gateway import BlitzGateway import traceback

try: conn = BlitzGateway(username, password, host=host, port=port) if not conn.connect(): raise Exception("Connection failed")

# 执行操作

except Exception as e: print(f"Error: {e}") traceback.print_exc() finally: if conn: conn.close()

附加资源官方文档：https://omero.readthedocs.io/en/stable/developers/Python.html BlitzGateway API：https://omero.readthedocs.io/en/stable/developers/Python.html#omero-blitzgateway OMERO 模型：https://omero.readthedocs.io/en/stable/developers/Model.html 社区论坛：https://forum.image.sc/tag/omero

注意事项 OMERO 使用基于组的权限（READ-ONLY、READ-ANNOTATE、READ-WRITE）。图像在 OMERO 中按层级组织：Project > Dataset > Image；筛查数据使用：Screen > Plate > Well > WellSample > Image。始终关闭连接以释放服务器资源；建议使用上下文管理器自动管理资源；像素数据以 NumPy 数组形式返回以供分析。

技能介绍

连接 OMERO 服务器