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pyimageJ教程(2) 初识PyImageJ PyImageJ 与传统 ImageJ 的技术对比 「功能扩展性：」 传统 ImageJ 拥有庞大的插件生态（如Fiji自带数百种插件）和多种脚本语言支持（宏语言、Beanshell、JavaScript、Groovy、Jython 等），能满足常见生物图像处理需求。PyImageJ 则将 ImageJ/Fiji 的所有功能暴露给 Python 环境，用户可以直接调用 ImageJ2 的完整 API 及其插件，也可以利用 ImageJ1 的兼容层继续使用旧插件。这种桥接允许在同一程序中混用 ImageJ 的各种算法与 Python 生态中的工具（如 NumPy、SciPy、scikit-image、OpenCV、ITK 等）。例如，PyImageJ 可以调用 ImageJ 的 Find Maxima 等算法进行图像分析（下图示例演示了利用 PyImageJ 在细胞显微图像上执行 Find Maxima 的结果），同时也能结合 Python 库扩展功能。

  pyimageJ教程(1) 安装及安装前准备 从我大三cell实验课程发现这个项目到现在2年了，一直未有人发布此项目的免费教程，B站有位博主发了收费教程(价格88元)，因此我决定发布免费教程。由于MacOS的M系列芯片安装过程有兼容性问题(加之不折腾黑苹果)，linux系统没几个人用(需要就私信，博主只用debian系列，其他系列不会)，所以只更新Windows系统版本教程。