ImagePy開發文檔 —— 圖像封裝類

ImagePy 是一款基於 Python 的可擴展圖像處理框架，可謂是 Python 版的 ImageJ，但設計更為精簡，可以輕鬆接入 scipy, scikit-image, opencv 等任何基於 numpy 的圖像處理庫。

Github地址：下載地址 主頁：http://www.imagepy.org/

ImagePlus

ImagePy 採用 Numpy 數組作為圖像數據結構，Numpy 非常強大，但是要讓它能夠支持我們的全部特性（索引色支持，撤銷，選區支持，多通道支持，圖像棧支持），還需要一些其他的數據給予必要的輔助，因而我們有了ImagePlus類

結構圖

我們可以看出，ImagePlus 確切說是一個 Numpy的容器，它裝載了若干張圖片，一張緩衝圖，一個選區，一個掩膜，以及一個標記。

• 圖像序列與當前圖像

  我們知道，ImagePlus 能夠存儲一系列的圖片，然而時刻我們只能展示其中一張，這樣就有了游標和當前圖像的概念。我們可以獲取圖像列表，也可以獲取當前圖像。

• look up table

  索引色是存放在 ImagePlus 中的，如果是單通道圖像，那麼在圖像被繪製在 Canvas 上時，會自動套用索引。

• snapshot

  ImagePlus 為我們準備了一個緩衝圖像，最直觀的看，它可以實現一步撤銷功能。其實更重要的是，在一些濾波器運算中，我們必須有一張緩衝副本，才能夠實施演算法。有了snap的存在，可以節省不必要的內存開支，經濟高效的完成一些任務。

• reset

  幫助我們利用快照恢復當前圖像，如果有掩膜存在，則只恢復掩膜內的像素。

• swap

  交換快照與當前圖像，這就是ImagePy撤銷的實現，由於之緩存了一張，因此多次撤銷只能兩附圖來回切換。

• roi 與 mask

  roi 是通過交互完成的選區，而 mask 則是一張二值的標記圖像。（很多時候，ImagePy自動用roi繪製mask）

• mark

  之和顯示相關，在圖像上展示必要的提示信息。

  這些額外的信息能夠幫助我們完成很多事情，比如 roi>mask + snap + reset選取外的內容，這樣就實現了只對選區內的像素做處理的功能。本質上是整副圖像都已經處理過，隨後利用鏡像回複選區以外的內容，看起來就像，之處理了選區內的像素。

類總覽

成員

imgs:所持有的圖像序列，（即便只有一張，也是作為序列）

imgtype:圖像類型，他們有』8-bit』,』16-bit』,』rgb』,』float』

title:圖像的標題

snap:圖像快照

roi:與之相關的選區

mark:與之相關的標記

msk:掩膜（多是由選區自動生成）

lut:索引表

方法

設定屬性

set_imgs：設定圖像序列

set_cur：設定當前幀

set_title：設定圖像標題

獲取屬性

get_img：獲取當前圖像

get_imgtype：獲取圖像類型

get_nslices：獲取圖像列表總數

get_nchannels：獲取圖像通道數

get_msk：獲取掩膜

像素輔助操作

snapshot：對圖像進行快照

reset：用快照恢復

swap：交換快照和前景

圖像和圖像棧

ImagePlus 的構造是或設定圖像時需要傳入圖像序列 imgs，本質上是一個圖像容器，可以裝一張，也可以裝多張。但是注意有如下區別

• 單圖

  單圖的傳入，也需要構造一個序列：[img]

• 多圖

  對於多圖，有兩種形式，離散列表和連續棧。

  1.離散列表 [img1, img2, img3…]
  2.連續棧 3d/4d Numpy array
  其中離散列表內存不連續，因而可以隨時插入或刪除切片，而連續棧在計算機中佔據連續內存，這為一些計算提供了方便，但卻不能動態的添加或刪除切片。

• 混淆

  如果現在有一張三通道的彩色圖片，注意如下兩種構造的區別：

  1.[rgb] 表示一個離散列表，裡面裝有一張彩色圖像。
  2.rgb 則表示是一個連續棧，裡面裝有三張圖像。

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