用途：PyImageJ 通过 PyJNIus 和 scyjava 在 Python 进程内嵌入 JVM，为 ImageJ2 与 Fiji 提供 Python 接口，便于在 Python 工作流中调用 Fiji 插件与宏，并在 NumPy 与 ImageJ 数据结构之间往返转换。
主要能力：NumPy 数组与 ImagePlus/ImgLib2 双向转换（to_imageplus、from_imageplus、to_java、from_java）；通过 ij.io() 读取 Bio-Formats 支持的格式（CZI、LIF、ND2、ICS、TIFF 等）；用 ij.macro.run 执行 IJM 宏字符串或 runMacroFile 运行 .ijm 文件；通过 ij.op() 调用 ImageJ Ops（滤波、阈值、形态学、统计、数学运算等）；通过 ij.command().run 调用 SciJava 命令与插件（如 Bio-Formats 打开器、Analyze Particles）；把 Results 表与 ROI Manager 结果读入 pandas DataFrame。支持 headless 批处理与 GUI 交互模式。
使用方式：需 pyimagej、scyjava、numpy、pandas；Java 8 或 11（不支持 17），推荐 conda 管理。安装命令：conda create -n pyimagej -c conda-forge pyimagej openjdk=11；conda activate pyimagej；pip install pandas tifffile。初始化：imagej.init("sc.fiji:fiji", mode="headless")，也可指定本地 Fiji 路径或版本坐标。首次运行会自动下载 Fiji（约 500 MB）。
适用场景：从 Python 自动化 Fiji 宏与批处理流水线；调用 TrackMate、CLIJ2、Weka 分割等社区插件；使用 ImageJ Ops 做类型安全的图像处理；结果表导出 CSV 做下游统计分析。
限制：不替代 napari 等交互式查看器；纯 Python 处理可改用 scikit-image 以避免 JVM 开销。Java 堆大小可用 JAVA_TOOL_OPTIONS 设置。批量循环中需清理 Results 与 ROI Manager，ij 建议每会话初始化一次。其余具体价格与授权信息暂未提供。