原标题：ImagePy——UI界面支持开放插件的Python开源图像处理框架

雷锋网 AI 科技评论按，ImagePy 是一款 python 开源图像处理框架，其 UI 界面支持开放插件。在 github： 上，不仅有关于这款图像处理软件的详细介绍，还有一些使用示例，雷锋网 AI 科技评论接下来将详细介绍这一开源图像处理框架。

ImagePy 是一款基于 imagej 等插件的图像处理框架，它可以与 scipy.ndimage、scikit-image、opencv、simpleitk、mayavi 以及任何基于 numpy 的库进行组合使用，其地址为 。

简介

ImagePy 是用 python 编写的开源图像处理框架。它的 UI 接口、图像数据结构和表数据结构分别是基于 wxpython、numpy 和 pandas 的。此外，它支持任何基于 numpy 和 pandas 的插件，这些插件可以轻松地在 scipy.ndimage、scikit-image、simpleitk、opencv 和其他图像处理库之间进行通信。

概览，鼠标测量，几何变换，过滤，分割，计数等

如果你更喜欢 IJ 样式，请尝试使用「 Windows -> Windows Style 」来切换

ImagePy：

具有用户友好的界面；

可以读取/保存各种格式的图像数据；

支持 ROI 设置、绘图、测量和其他鼠标操作；

可以执行图像滤波、形态学操作和其他常规操作；

可以进行图像分割、区域计数、几何测量和密度分析；

能够对从图像中提取的参数进行相关的数据分析、滤波、统计分析等。

这个项目的长期目标是成为 ImageJ 和 SPSS 的联合体。

地址：

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安装：

支持的系统：带有 python2.7 和 python3 及以上版本的 windows、linux、mac 系统。

ImagePy 是一个基于 wxpython 的 ui 框架，它不能在 linux 上用 pip 进行安装。你需要下载和你的 linux 系统相匹配的 whl文件。

因为 ImagePy 会编写一些配置信息，因此，在 linux 和 mac 系统上，可能会存在权限问题，所以请从 sudo 命令开始。如果使用 pip 安装，请按照下面的方法来添加用户参数：pipsinstall--user imagepy。

如果在 anaconda 虚拟环境中安装 ImagePy，那么你可能会遇到这样的错误：这个程序需要屏幕访问权限。请使用 python 构建的框架来运行，并且只有在你已经登录到主显示器上时才这样做，如果遇到这个问题，请从 pythonw-m 镜像开始。

基本操作：

ImagePy 有一组非常丰富的特性，在这里，我们使用一个具体的示例向你展示 ImagePy 的这些特性。我们选择官方使用 scikit-image 来分割硬币的例子，因为这个例子简单而全面。

打开图像

菜单打开：file -> local samples -> coins，来打开 ImagePy 中的示例图像。ps：ImagePy 支持 bmp、jpg、png、gif、tif 和其他常用的文件格式。通过安装 ITK 插件，还可以读取/保存 dicom、nii 和其他格式的医学图像。如果安装了 opencv，还可以读/写 wmv、avi 和其他格式的视频。

硬币

过滤与分割

选择一个复合滤波器对图像进行 sobel 梯度提取，然后使用上下阈值作为标记，最后在梯度图上进行 watersheds 分割。滤波和分割是图像处理工具包中的关键技术，也是最终测量成败的关键。还支持诸如自适应阈值、watersheds 等分割方法。

Up And Down Watershed 分割

掩模

二值化

菜单打开：process -> binary -> binary fill holes

分割后得到的掩模图像比较干净，但仍存在一些空洞和杂质，干扰了计数和测量。ImagePy 支持二进制操作，如腐蚀、膨胀、开环和闭环，以及轮廓提取、中心轴提取和距离转换。

填洞

几何滤波

菜单打开：analysis -> region analysis -> geometry filter

ImagePy 可以根据面积、周长、拓扑、稳定性和离心率等参数进行几何滤波。还可以使用多个条件进行筛选。每个数字可以是正的（或者负的），这表示所保存的对象的相应参数分别大于（或者小于）相对值。保存的对象将被设置为前色，拒绝的对象将被设置为背景色。在这个演示中，背景颜色设置为 100，以便查看有哪些对象被过滤掉了。一旦对结果满意，就将背景色设置为 0。此外，ImagePy 还支持灰度密度滤波、颜色滤波、颜色聚类等功能。

几何滤波

几何分析