Reproduce Napari visualizations
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 30/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
調査の方向性
まず、既存の spatialdata-plot のレンダリングパスと、issue に記載されている NGFF Omero メタデータを確認します。現在、可視化プリセットがどのように読み込まれているかを特定し、加算または不透明ブレンディング、Napari スタイルの色、絶対コントラストの制限値またはウィンドウに対する受け入れ確認項目を定義します。静的プレビューで要求されたプリセットのプロパティを、Napari をインタラクティブに開かずに再現できれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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).
- 主要言語
- Python
- スター
- 86
- フォーク
- 21
- 平均マージ
- 14時間 50分
- マージ済み PR（30日）
- 3
コントリビューションガイド
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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