PyImageJ: ImageJ2 的 Python 封装器

PyImageJ 提供了一组封装函数，用于 ImageJ2 和 Python 之间的集成。它还支持原始的 ImageJ API 和数据结构。

这种方法的主要优势是能够将 ImageJ 和 ImageJ2 与 Python 软件生态系统中的其他工具结合使用，包括 NumPy、SciPy、scikit-image、CellProfiler、OpenCV、ITK 以及更多。

快速入门

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系统要求

硬件要求

PyImageJ 至少需要一个具备足够 RAM 和 CPU 性能的标准计算机来支持用户定义的工作流程操作。虽然 PyImageJ 可以在各种硬件上运行，但我们推荐以下 RAM 和 CPU 规格参数

• RAM: >= 2 GB (最小 64 MB)
• CPU: >= 1 核心处理器

值得注意的是，PyImageJ 可以安装在服务器基础设施上用于大规模图像处理。

操作系统要求

PyImageJ 已在以下操作系统上进行了测试

• Linux (Ubuntu 20.04 LTS)
• Windows
• macOS

软件要求

PyImageJ 需要以下软件包

• Python >= 3.7
• imglyb >= 2.1.0
• jgo >= 1.0.3
• JPype >= 1.3.0
• labeling >= 0.1.14
• matplotlib (可选，仅用于 ij.py.show 函数)
• NumPy
• scyjava >= 1.8.0
• xarray

如果依赖项版本太旧，PyImageJ 将无法正常工作。

此外，PyImageJ 需要 OpenJDK 和 Maven 已安装。

安装

在 Mac 和 Linux 上，可以使用 Conda+Mamba 安装 PyImageJ。以下是如何创建并激活一个带有 PyImageJ 的新 conda 环境的方法

conda install mamba -n base -c conda-forge
mamba create -n pyimagej -c conda-forge pyimagej openjdk=8
conda activate pyimagej

您还可以使用 pip install pyimagej，但需要手动安装 OpenJDK 和 Maven。

安装时间大约为 20 秒。初始化 PyImageJ 需要额外的 ~30 秒到 ~2-3 分钟（取决于带宽），在此期间它会下载并缓存所需的 Java 库。

有关详细的安装说明和要求，请参阅 安装。

用法

使用 PyImageJ 的第一步是创建一个 ImageJ2 网关。此网关可以指向任何官方的 ImageJ2 版本或指向本地安装。使用网关，您可以完全访问 ImageJ2 API，以及用于在 Python（NumPy、xarray、pandas 等）和 Java（ImageJ2、ImgLib2 等）结构之间转换的实用函数。

有关如何针对不同设置启动网关的说明，请参阅 如何初始化 PyImageJ。

以下是一个使用 ImageJ2 打开图像并显示的示例

# Create an ImageJ2 gateway with the newest available version of ImageJ2.
import imagej
ij = imagej.init()

# Load an image.
image_url = 'https://imagej.net/images/clown.jpg'
jimage = ij.io().open(image_url)

# Convert the image from ImageJ2 to xarray, a package that adds
# labeled datasets to numpy (http://xarray.pydata.org/en/stable/).
image = ij.py.from_java(jimage)

# Display the image (backed by matplotlib).
ij.py.show(image, cmap='gray')

有关更多信息，请参阅 教程笔记本。

API 参考

有关PyImageJ API的完整参考，请参阅API参考。

获取帮助

科学社区图像论坛是获取PyImageJ、ImageJ2以及其他图像处理任务的一般帮助的最佳地点。可以向PyImageJ的GitHub 问题跟踪器报告错误。

贡献

欢迎所有贡献、报告和想法。通过向pyimagej存储库提交拉取请求来进行贡献。

大多数开发讨论发生在pyimagej GitHub存储库上。您还可以通过Image.sc Zulip聊天联系开发者。

有关如何开发PyImageJ代码库的详细信息，请参阅Development.md。