imagej/pyimagej

해결하는 문제

ImageJ와 ImageJ2는 과학 이미지 처리를 위한 강력한 Java 기반 도구이지만 Python에서 직접 사용할 수는 없습니다. PyImageJ는 Python 개발자가 ImageJ2(및 원래 ImageJ API)를 호출할 수 있는 래퍼 함수를 제공하면서 데이터를 익숙한 Python 구조로 유지하여 이러한 장벽을 제거합니다. 또한 ImageJ를 NumPy, SciPy, scikit-image, OpenCV, ITK와 같은 다른 Python 라이브러리와 결합할 수 있으므로 사용자가 생태계 중 하나를 선택해야 하는 강요를 받지 않습니다.

작동 방식

PyImageJ는 ImageJ2 게이트웨이(특정 ImageJ2 릴리스 또는 로컬 설치에 대한 연결)를 생성합니다. 게이트웨이가 시작되면 해당 메서드를 사용하여 이미지를 열고 간단한 from_java 호출로 Python 친화적인 형식(예: xarray)으로 변환할 수 있습니다. 래퍼는 Java 데이터 구조와 Python 데이터 구조 간의 변환을 처리하며 선택적으로 matplotlib를 사용하여 이미지를 표시합니다. 초기화 시 첫 사용 시 필요한 Java 라이브러리를 다운로드하고 캐시합니다(약 30초에서 2~3분).

대상 사용자

이것은 ImageJ 또는 ImageJ2 워크플로를 실행해야 하는 Python 사용자를 위한 것입니다. 예를 들어 생물학, 현미경 또는 기타 이미징 분야의 연구자로서 Python 도구로 이미지를 처리하면서 ImageJ의 광범위한 플러그인 생태계를 활용하려는 경우입니다. 또한 Linux, Windows, macOS에서 작동하므로 서버에서 이미지 처리를 실행하려는 시스템 관리자에게도 적합합니다.

주요 기능

• Python에서 ImageJ2 API 및 원래 ImageJ API에 대한 전체 액세스
• Python 구조(NumPy, xarray, pandas)와 Java 구조(ImageJ2, ImgLib2) 간 변환
• 공식 ImageJ2 릴리스 또는 로컬 설치와 함께 작동
• conda/mamba 또는 pip로 설치 가능, 빠른 설정(약 20초 설치)
• 빠른 표시를 위해 matplotlib로 지원되는 편리한 show 함수 포함