AICSImageIO 使用教程

AICSImageIO 使用教程

aicsimageio Image Reading, Metadata Conversion, and Image Writing for Microscopy Images in Python 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/aicsimageio

1. 项目介绍

AICSImageIO 是一个开源的 Python 库，用于读取、转换和写入显微镜图像。它支持多种图像格式，包括 OME-TIFF、TIFF、ND2、DV、CZI、LIF 以及 PNG、GIF 等。AICSImageIO 还支持读取和写入 fsspec 支持的文件系统，例如本地路径、HTTP URL、s3fs 和 gcsfs。

2. 项目快速启动

首先，确保你已经安装了 Python。接下来，你可以使用 pip 命令安装 AICSImageIO。

pip install aicsimageio

以下是读取和显示图像的基本步骤：

from aicsimageio import AICSImage

# 加载图像
image = AICSImage("my_file.tiff")

# 获取图像数据
image_data = image.data

# 打印图像的维度信息
print(image.dims.order)  # 返回 'TCZYX'
print(image.shape)       # 返回图像的尺寸

如果你处理的是大图像，不适合一次性加载到内存中，可以使用延迟加载：

# 获取延迟加载的图像数据
lazy_data = image.dask_data

# 计算并获取实际数据
actual_data = lazy_data.compute()

3. 应用案例和最佳实践

读取不同格式的图像

AICSImageIO 支持多种图像格式。以下是读取 ND2 格式图像的示例：

# 首先安装额外的格式支持
pip install aicsimageio[nd2]

# 读取 ND2 格式图像
nd2_image = AICSImage("my_file.nd2")
nd2_data = nd2_image.data

使用 xarray 处理图像

xarray 是一个开源项目，用于处理多维数组和标签数据。你可以结合 AICSImageIO 和 xarray 一起使用：

# 获取 xarray 格式的图像数据
xarray_data = image.xarray_data

# 使用 xarray 的功能处理数据
# ...

生态项目集成

AICSImageIO 可以与多个生态项目集成，例如 Bio-Formats、aicspylibczi 和 fsspec。

# 集成 Bio-Formats
pip install aicsimageio bioformats_jar

# 集成 aicspylibczi
pip install aicsimageio aicspylibczi>=3.1.1 fsspec>=2022.8.0

# 集成 fsspec
pip install fsspec

4. 典型生态项目

AICSImageIO 的生态系统中，有几个项目值得关注：

• Bio-Formats: 用于读取和写入 Bio-Formats 支持的图像格式。
• aicspylibczi: 用于处理 CZI 格式的图像。
• fsspec: 用于处理各种文件系统上的数据。

这些项目可以帮助你在不同的应用场景中更有效地使用 AICSImageIO。

aicsimageio Image Reading, Metadata Conversion, and Image Writing for Microscopy Images in Python 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/aicsimageio