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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
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。
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。
区域分析
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。
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。
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
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
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