Reproduce Napari visualizations
Dieses Issue hat noch niemand übernommen.
Bewertung
- Schwierigkeit
- 5/5
- Geschätzter Aufwand
- Über eine Woche
- Anfängerfreundlichkeit
- 30/100
- Issue-Typ
- Feature
- Klarheit
- Muss geklärt werden
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Tech-Stack
- python
- Bereich
- data-visualization
Rechercherichtung
Beginne mit der Überprüfung des bestehenden spatialdata-plot-Renderingpfads und der im issue beschriebenen NGFF Omero-Metadaten. Ermittle, wie Visualisierungsvoreinstellungen derzeit gelesen werden, und definiere anschließend Akzeptanzprüfungen für additive oder opake Überblendung, Napari-style-Farben sowie absolute Kontrastgrenzen oder -fenster. Als erledigt gilt die Aufgabe, wenn statische Vorschauen die angeforderten Eigenschaften der Voreinstellung reproduzieren, ohne Napari interaktiv zu öffnen.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
I would like to generate static images files from NGFF/SpatialData datasets and presets stored in their NGFF Omero metadata, so that one can preview datasets without opening them interactively in Napari.
This combines the idea that SpatialData's data model resembles Napari's, and that datasets can store visualization presets for a reasonable default visualization.
For this, we still need some basic rendering properties:
blending:additive|opaque…
Typically, images contain multiple channel, and their visualization is different depending on the microscopy illumination type. Several fluorescence channels can be visualized in a single image by additive blending. However, currently spatialdata-plot "overwrites" pixels of channels underneath.color:
Napari allows to provide a color name for maximum intensity values and generates a corresponding color map.contrast_limits(Napari) orwindow(Omero):
Typically, the value range of images can differ greatly, and in order to avoid reading all pixels to compute limits, Omero stores absolute limits in the metadata. However, spatialdata-plot currently supports only Matplotlib's relative limitspmin/pmax(asquantiles_for_norm).
- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 86
- Forks
- 22
- Ø Merge
- 4 Std. 20 Min.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 3
Entwicklungsumgebung
- Kein Dockerfile und keine Docker-Compose-Datei
- Keine Pull-Request-Vorlage
- Beitragsleitfaden lesen
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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