工具|ImagePy：一款基于Python的高扩展性开源图像处理框架
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作者：闫霄龙
本文为极市原创，授权转载可联系小助手（Extreme-Vision)
今天想给大家推荐一个非常好用的开源的图像处理工具ImagePy，作者之前有在极市进行过图像处理的分享。
ImagePy是基于Python开发的开源图像处理框架，采用wxpython界面基础，基于
Numpy为核心图像数据结构，pandas为核心表格数据结构，并支持任何基于Numpy，pandas的插件扩展，可以方便的接入scipy.ndimage,scikit-image, simpleitk, opencv等算法库进行插件扩展。
GitHub：https://github.com/Image-Py/imagepy
总览，鼠标测量，几何变换，滤波，分割，计数等
习惯ImageJ的用户可以在Windows > Windows Style进行风格切换
特点：软件具有友好的用户操作界面，能读取，保存多种图像数据格式，支持ROI设定，绘图，测量等鼠标操作。能完成图像滤波，形态学运算等常规操作，可以很好的完成一些分割，区域计数，几何测量，密度分析相关的工作。并可以对分析结果进行数据筛选，过滤，统计等相关工作。（软件功能定位可以理解为ImageJ + SPSS，虽然目前尚未达到）
论文：ImagePy: an open-source,Python-based and platform-independent software package for bioimage analysis
链接：https://academic.oup.com/bioinformatics/article/34/18/3238/4989871
论坛：ImagePy 是forum.image.sc的合作伙伴，任何关于ImagePy的开发及使用上的问题都可以在https://forum.image.sc讨论。
安装过程可能遇到的问题
系统支持：ImagePy支持Python2.7及3.x，但强烈推荐大家使用python3.
ImagePy 是一个基于 wxpython 的 ui 框架，wxpython在linux 上不能用 pip 进行安装。你需要从https://extras.wxpython.org/wxPython4/extras/linux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 命令启动。如果使用 pip 安装，请按照下面的方法来添加用户参数：pip install --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：This program needsaccess to the screen. Please run with a Framework build of python, and onlywhen you are logged in on the main display，如果遇到这个问题，请用pythonw-m imagepy启动。
功能简介：
ImagePy具有非常丰富的功能，而这里，我们仅仅用一个特定的例子，来对ImagePy进行一个初步的认识，我们这里选取scikit-image官方的硬币分割，相比之下，这个例子简单而全面。
图像打开
菜单：File > Local Samples > Coins，打开ImagePy的内置示例图像。ImagePy支持bmp, jpg, png, gif, tif等常见图像类型，支持xls, xlsx,csv表格格式，通过ITK插件，也可以获得dicom，nii等医学数据格式的读取存储功能，而通过OpenCV插件，可以获得wmv，avi等视频格式的读取存储功能。
滤波，分割
菜单：Process > Hydrology > Up And Down Watershed，这里选用一个复合滤波器，对图像进行sobel梯度提取，然后通过上下阈值标定作为mark，在梯度图上进行分水岭分割。滤波，分割是图像处理过程中的核心技巧，是最终测量结果成败的关键，ImagePy支持常见的高斯，均值，中值，梯度，拉普拉斯，差分高斯等滤波，也包含自适应阈值，分水岭等分割方法。
二值运算
菜单：Process > Binary > Binary Fill Holes
经过上述分割，我们得到了相对纯净的掩膜图像，但依然存在一些镂空，以及少许外界杂质，这些会对计数和测量造成干扰，我们对图像进行二值填充。ImagePy支持腐蚀，膨胀，开，闭等二值化基础操作，也支持骨架，中轴线提取，距离变换等操作。
区域过滤
菜单：Analysis > Region Analysis > Geometry Filter，对区域进行过滤，这里可以简单的通过面积进行过滤，ImagePy的几何过滤可以通过面积，周长，拓扑，丰满度，偏心率等指标对区域进行过滤，可以输入复合条件，正数表示选择大于等于，负数表示选择小于，通过过滤的被设定为front color，没通过的设定为back color，back color设定为100可以清楚看到有哪些被滤掉了，如果确认符合要求，back color设定为0，即清除。同时ImagePy也支持灰度密度过滤，颜色过滤，色彩聚类等功能。
区域过滤（这里为了看清效果，area设定的较大，实际只需要过滤碎片）
区域分析
菜单：Process > Region Analysis > Geometry Analysis，对区域进行计数和指标分析，这里我们勾上cov，即对区域进行协方差椭圆拟合。ImagePy支持面积，周长，偏心率，丰满度等指标，其实上一步的过滤正是在这里的分析结果基础上进行的。
区域分析
生成结果表格（这里为了看清椭圆，把区域亮度降低了）
按照面积排序
菜单：Table > Statistic > Table Sort By Key，选择第一主键为area，勾上descend，即按照面积降序排列。表格是图像之外的另外一种重要的数据，某种意义上，很多时候我们都需要在图像上得到需要的信息后，以表格的形式对数据进行后期加工。ImagePy支持表格筛选，截取，统计，排序等功能。
在列头单击右键可以设定文字颜色，小数精度，线条样式等
统计图表
菜单：Table > Chart > Hist Chart，表格数据一个常见的需求是绘制图表，这里我们对面积，周长两列进行直方图统计，得到分布直方图。ImagePy的表格可以绘制折线图，饼状图，柱状图，散点图等常见的图表。图表自带缩放，移动等功能，也可以存储为图片。
统计直方图
三维图
菜单：Kit3D > Viewer 3D > 2D Surface，对图像进行表面重建，这里其实是分别重建了sobel梯度图，高阈值，低阈值三个结果。图上可以清楚的看懂Up And DownWatershed的工作原理，首先计算梯度，然后通过高低阈值标记硬币和背景，最终在dem图上模拟涨水，形成分割。ImagePy可以做图像的三维滤波，三维骨架，三维拓扑分析，也可以对数据进行二维表面重建，以及三维表面可视化。三维视图中可以自由拖动，旋转视角，图片结果也可以输出为stl文件。
三维可视乎
宏录制与执行
菜单：Window > Develop Tool Sute， 打开开发者工具，我们看到宏录制器。以上我们手工完成了一个图像数据分割，假设这些流程非常固定，并且很适合处理这类问题，而一次次的重复点击会让人审美疲劳。这种情况我们可以通过宏录制，来将若干过程捏合成一步。宏录制器类似一个录音机，打开时，我们每一步操作会形成一行记录。而我们可以点暂停键停止录制，点播放键执行。当宏运行是，会依次质心记录下来的命令，从而实现将若干步骤捏合成一步。
我们将宏保存为一个.mc文件，将文件拖放到ImagePy最下方的状态栏，宏会自动被执行，我们还可以将mc文件拷贝到ImagePy文件目录下的menus的子目录下，文件启动时，宏文件会被在对应位置解析成一个菜单项，当我们点击菜单，宏也会执行。
宏录制
工作流
宏是一串固定的命令序列，通过将一系列固定的操作制作成宏，可以提高工作效率，但缺点是缺乏变通性，比如有时候我们的流程基本固定，但是一些细节，或者参数的设定上需要借助人工交互，这时候，工作流就可以很好的满足我们。工作流是一个流程图，分成，章，节，两个层次。章在流程图中对应于一个矩形区域，而节是矩形区域中的一个按钮，也是一条命令，并配有一段图文解释。当鼠标移动到按钮上，右侧的信息窗就会显示对应的功能说明。点击右上角的Detail Document，查看整个流程的文档。
工作流的编写，实际上是一段MarkDown标记语言，但是需要按照规范编写，大致如下：
Title
===
## Chapter1
1. Section1
some coment for section1 ...
2. ...
## Chapter 2
...
工作流
Filter插件
以上我们介绍了宏和工作流，利用宏和工作流可以串联已有的功能，但不能制造新的功能，而这里我们试图为ImagePy添加一个新功能。ImagePy可以方便的接入任何基于Numpy的函数，我们以scikit-image的Canny算子为例。
from skimage import feature
from imagepy.core.engine import Filter
class Plugin(Filter):
title ='Canny'
note =['all', 'auto_msk', 'auto_snap', 'preview']
para ={'sigma':1.0, 'low_threshold':10, 'high_threshold':20}
view =[(float, 'sigma', (0,10), 1, 'sigma','pix'),
('slide', 'low_threshold', (0,50), 4, 'low_threshold'),
('slide', 'high_threshold', (0,50), 4, 'high_threshold')]
defrun(self, ips, snap, img, para = None):
returnfeature.canny(snap, para['sigma'], para[low_threshold'],
para['high_threshold'], mask=ips.get_msk())*255
滤波器的作用机制:
引入需要的库，往往是第三方的库。
继承Filter。
Title，标题，将作为菜单的名称和参数对话框的标题，也作为宏录制的命令。
Note，指明需要框架为你做什么，是否需要做类型检查，是否支持选区，是否支持撤销等。
Para，参数字典，核心函数需要用到的参数
View，参数视图，指明每个参数对应的交互方式，框架会根据这里的信息自动生成交互对话框。
核心函数，img是当前图像，para参数交互结果，如果note里设定了auto_snap，则img也被复制到snap，我们可以对snap进行处理，将结果存放在img中，如果函数不支持指定输出，我们也可以return处理结果，框架会帮我们将结果拷贝给img并展示。
将文件存储为xxx_plg.py，并拷贝到ImagePy > Menus目录下，重启，会被加载成一个菜单项。
框架帮我们做了什么？
框架将复杂的任务进行了形式上的统一，并且帮我们进行类型检查，如果当前图像类型不符合note中的要求，则终止分析，根据para，view自动生成对话框，检测输入合法性，对图像进行实时预览，自动提供ROI支持，撤销支持，并提供多通道支持，提供图像序列支持等。
表格
正如前面所说的，表格是图像之外另一种非常重要的数据，同样ImagePy也支基于表格的功能扩展，我们用前面用到过的按照住键排序的例子来做说明。
from imagepy.core.engine import Table
import pandas as pd
class Plugin(Table):
title ='Table Sort By Key'
para ={'major':None, 'minor':None, 'descend':False}
view =[('field', 'major', 'major', 'key'),
('field','minor', 'minor', 'key'),
(bool,'descend', 'descend')]
defrun(self, tps, data, snap, para=None):
by = [para['major'], para['minor']]
data.sort_values(by=[i for i in by if i!= 'None'],
axis=0,ascending=not para['descend'], inplace=True)
Table的作用机制
类比Filter，Table同样有title，note，para，view参数，当插件运行是框架通过para，view解析为对话框，交互完成后，参数和当表格会一起传递给run，run中对表格进行核心处理，data是当前表格对应的pandas.DataFrame对象，tps中存储了其他信息，比如tps.rowmsk，tps.colmsk可以拿到当前表格被选中的行列掩膜。
其他插件类型
上面介绍的Filter和Table是最重要的两种插件，但ImagePy也支持其他一些类型的插件扩展，目前有九种，他们是：
1. Filter：主要用来对图像进行处理
2. Simple：类似于Filter，但侧重与图像的整体特性，比如对ROI的操作，对假彩色的操作，区域测量，或者对整个图像栈进行的三维分析，可视化等。
3. Free：用于不依赖图像的操作，比如打开图像，关闭软件等。
4. Tool：借助鼠标在图上进行交互，将以小图标的形式出现在工具栏上，例如画笔。
5. Table：对表格进行操作，例如统计，排序，出图。
6. Widget：以面板形式展现的功能部件，例如右侧的导航栏，宏录制器等。
7. Markdown：MarkDown标记语言，点击后会弹出独立窗口展示文档。
8. Macros：命令序列文件，用于串联固定的操作流程。
9. Workflow：工作流，宏和MarkDown的结合，用于制作交互式指引流程。
开发意义
Python是一门简单，优雅，强大的语言，并且在科学计算方面有非常丰富的第三方库，并且Numpy制定了良好的规范，建立在Numpy基础上的Scipy，scikit-image，scikit-learn等科学计算库给科研工作带来了极大的便利。另一方面，科学计算，图像处理在生物，材料等科研领域可以高效准确的解决越来越多的问题，然而依然有很多科研工作者编程能力比较薄弱，因此让Numpy系列的科学计算库造福更多科研工作者是一项非常有意义的工作。而ImagePy就是一座桥梁，尽可能的让科学计算工作者隔离自己不擅长的UI和交互设计，着重精力处理算法本身，并且可以快速形成工具甚至产品，而这些工作又可以让更多不擅长编程的科研工作者收益，推广和普及图像处理，统计等科学知识。