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ImagePy——UI界面支持开放插件的Python开源图像处理框架

本文作者:skura 2018-12-29 16:53
导语:github 开源图像处理软件 ImagePy 的介绍和使用示例

雷锋网(公众号: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:https://github.com/Image-Py/imagepy 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 http://imagepy.org

ImagePy——UI界面支持开放插件的Python开源图像处理框架

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。

ImagePy——UI界面支持开放插件的Python开源图像处理框架

概览,鼠标测量,几何变换,过滤,分割,计数等

ImagePy——UI界面支持开放插件的Python开源图像处理框架

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:

https://academic.oup.com/bioinformatics/article-abstract/34/18/3238/4989871?redirectedFrom=fulltext

安装:

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

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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。

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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。

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Up And Down Watershed 分割

ImagePy——UI界面支持开放插件的Python开源图像处理框架

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。

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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。

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几何滤波

几何分析

菜单打开:process -> region analysis -> geometry analysis count,计算面积并分析参数。通过选择 cov 选项,ImagePy 使用通过协方差计算的椭圆拟合每个区域。这里计算前面步骤中所示的参数,如面积、周长、离心率和稳定性。事实上,前一步的滤波正是对这一步的准备。

ImagePy——UI界面支持开放插件的Python开源图像处理框架

几何分析

ImagePy——UI界面支持开放插件的Python开源图像处理框架

生成结果表(背景是黑色,以强调椭圆)

按区域对表进行排序

菜单打开:table -> statistic -> table sort by key

选择主键作为区域,并选择 descend,表将按面积的降序排序。表是除了图像之外的另一项重要数据。从某种意义上来说,很多时候我们需要获得图像的相关信息,然后以表的形式对数据进行后续处理。ImagePy 支持表 I/O(xls、xlsx、csv)、过滤、切片、统计分析、排序等等(右键单击列标题来设置文本颜色、小数精度、行样式等)。

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图表

菜单打开:table -> chart -> hist chart

我们经常需要利用表格数据来绘制一个图表。这里,我们绘制了某个区域和其周边列的直方图。ImagePy 的表可以用于绘制常见的图表,如柱状图、饼图、直方图和散点图(基于 matplotlib)。该图表带有缩放、移动和其他功能,并可以保存为图像。

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直方图

3D 表格

菜单打开:kit3d -> viewer 3d -> 2d surface

图像的表面重建。这幅图像显示了三种方式的重建结果,包括:sobel 梯度图、高阈值和低阈值。它显示了 Up And Down Watershed 是如何工作的:

  • 计算梯度;

  • 通过高低阈值标记硬币和背景;

  • 在 dem 图表上模拟上升 water 来形成分割线。

ImagePy 可以完成图像的 3d 滤波、3d 轮廓构建、3d 拓扑分析、2d 表面重建和 3d 表面可视化。3d 视图可以被自由拖动、旋转,其结果可以保存为.stl 文件。

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3d 可视化

宏记录和执行

菜单打开:window -> develop tool suite

宏记录器显示在开发工具面板中。我们已经手动完成了一个图像的分割。然而,用这种方式一下子处理超过 10 幅图像是非常乏味的。因此,假设在处理这些问题的时候,这些步骤具有高度的可重复性和健壮性,我们可以记录一个宏,以便将几个处理过程组合成一个单击程序。宏记录器与无线电记录器相似。打开后,它将记录操作的每个步骤。我们可以点击暂停按钮停止录制,也可以点击播放按钮开始录制。当宏运行时,所记录的命令将按照顺序执行,因此它具有简单性和可再现性。

宏被保存到 .mc 文件中。将文件拖放到 ImagePy 底部的状态栏中,宏将自动执行。我们还可以将 .mc 文件复制到 ImagePy 文件目录下的菜单的子菜单中。当启动 ImagePy 时,宏文件将被解析为相应位置的菜单项。通过单击菜单,宏将被执行。

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宏记录

Workflow

宏是一系列预定义的命令。通过将一系列固定操作记录到宏中,可以提高工作效率。然而,宏缺乏灵活性。例如,有时主要步骤是固定的,但是参数调优需要人工参与。在这种情况下,workflow 就可以解决这个问题。ImagePy 中的 workflow 是可视化的流程图,分为两个层次:章节和部分。本章对应于 workflow 中的矩形区域,并且该部分是矩形区域中的按钮,也是命令,并附有图形说明。右边的消息窗口将显示相应的功能描述,同时鼠标悬停在上面。单击右上角的“详细文档”,查看整个过程的说明文档。

workflow 实际上是用 MarkDown(一种标记语言)编写的,但是在编写时你需要遵守以下规范:

Title
=====

## Chapter1

1.  Section1
some coment for section1 ...

2.  ...

##  Chapter 2
...

ImagePy——UI界面支持开放插件的Python开源图像处理框架

workflow

滤波器插件

在最后一节中,我们介绍了宏和 workflow,使用宏和 workflow 连接现有功能很方便。但有时我们需要创建新的特性。在本节中,我们将尝试向 ImagePy 添加一个新特性。ImagePy 可以轻松访问任何基于 numpy 的函数。让我们以 scikit-image 的 canny 操作符为例。

示例代码如下:

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' ) ]


def run ( self ,  ips ,  snap , img ,  para = None ) :   

      return feature.canny (snap ,  para[ 'sigma' ] , para[ 'low_threshold' ] ,
       para[ 'high_threshold' ] , mask = ips.get_msk () ) * 255

ImagePy——UI界面支持开放插件的Python开源图像处理框架

Canny 滤波器示例

创建自己的滤波器的步骤:

  1. 导入对应的库,通常是第三方库。

  2. 继承 filter 类。

  3. 标题将用作菜单的名称和参数对话框的标题,也用作宏记录的命令。

  4. 在 note 中告诉框架它需要为你做什么,是否进行类型检查、是否支持选择、是否支持 UNDO 等等。

  5. para 是一个参数字典,包含函数所需的参数。

  6. 为视图中的每个参数定义交互方法,框架将通过读取这些信息自动生成用于参数调优的对话框。

  7. 编写主函数 run。img 是当前图像,para 是用户的输入参数。如果在 note 中设置了 auto_snap,snap 将是 img 的一个副本。我们可以处理这个副本,将结果存储在 img 中。如果函数不支持指定的输出,我们还可以返回结果,框架将帮助我们将结果复制到 img 并显示它。

  8. 将文件保存为 xxx_plg.py,然后复制到菜单文件夹,重新启动 ImagePy。它将被作为菜单项加载。

这个框架为我们做了什么?

该框架以正式的方式把复杂的任务融合在一起,并帮助我们执行了:

  • 类型检查。如果当前图像类型不满足注释中的要求,则终止分析;

  • 根据参数,自动生成对话框以并检测输入的合法性;

  • 实时预览;

  • 自动 ROI 支持;

  • 撤消支持;

  • 并行化支持;

  • 图像堆栈支持;

  • 其它。

如前所述,表是除了图像之外的另一种非常重要的数据类型。类似地,ImagePy 也支持表的扩展。这里我们给出在前面描述中使用的按键排序的示例。

代码为:

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' ) ]


def run( 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 )

ImagePy——UI界面支持开放插件的Python开源图像处理框架

表排序示例

表是如何工作的

与滤波器相同,表中还有标题(title)、注释(note)、参数(para)、视图(view)等参数。当插件运行时,框架将根据和视图生成一个对话框。在选择 para 之后,将它们与当前表一起传递给 run 函数处理。表数据是当前表中的一个 pandas.DataFrame 对象,存储在 tps 中。还可以从 tps 检索其他信息,例如 tps.rowmsk、tps.colmsk,以获得当前选定表的行和列掩码。

其他类型的插件

上述的滤波器和表是两个最重要的插件,但是 ImagePy 也支持一些其他类型的插件扩展。目前它支持的插件有九个,它们是:

  1. 滤波器:主要用于图像处理;

  2. simple:类似于滤波器,但关注图像的整体特性,如 ROI 的操作、假彩色的操作、面积的测量、或整个图像的三维分析、可视化等;

  3. free:独立于图像的操作。用于打开图像、关闭软件等;

  4. tool:使用鼠标在图表上进行交互,并在工具栏上显示小图标,如画笔;

  5. table:对表进行操作,如统计分析、排序、绘图等;

  6. widget:显示在面板中的小部件,如右侧的导航栏、宏记录器等;

  7. markdown:标记语言,单击时,将弹出一个单独的窗口来显示文档;

  8. macros:用于串行固定操作过程的命令序列文件;

  9. workflow:结合宏和 markdown 创建交互式指导过程。

动机与目标

python 是一种简单、优雅、强大的语言,并且具有非常丰富的科学计算相关的第三方库。一方面,基于通用矩阵结构和相应的规则,基于 numpy 的 scipy、scikit-image、scikit-learning 等科学计算库给科学研究带来了极大的便利。另一方面,通过科学计算、图像处理,可以高效准确地解决生物学、材料科学等科学研究中越来越多的问题。

然而,仍然有许多研究人员缺乏编程技巧。因此,让更多的研究人员能够使用基于 numpy 的科学计算库是至关重要的。ImagePy 使不是程序员研究人员也能使用计算机进行科学计算,因此他们不需要关注 UI 和交互设计,只需要关注算法本身,最终加速开源工具构建甚至商业产品的孵化。同时,这些工具可以让更多不善于编程的人获取、推广和普及图像处理、统计学等科学知识。

来源:https://github.com/Image-Py/imagepy

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