Reproduce Napari visualizations

Đang mở
#189 3 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
5/5
Thời gian dự kiến
Hơn một tuần
Mức phù hợp với người mới
30/100
Loại issue
Tính năng
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
python
Lĩnh vực
data-visualization

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu bằng việc xem xét đường dẫn kết xuất hiện có của spatialdata-plot và siêu dữ liệu NGFF Omero được mô tả trong issue. Xác định cách các preset trực quan hóa hiện được đọc, sau đó định nghĩa các kiểm tra nghiệm thu cho blending cộng hoặc đục, màu theo kiểu Napari và các giới hạn hoặc cửa sổ tương phản tuyệt đối. Hoàn tất khi các bản xem trước tĩnh tái hiện các thuộc tính preset được yêu cầu mà không mở Napari ở chế độ tương tác.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

enhancement

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) or window (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 limits pmin/pmax (as quantiles_for_norm).
Ngôn ngữ chính
Python
Star
86
Fork
21
Merge trung bình
14 giờ 50 phút
Pull request đã merge (30 ngày)
3

Hướng dẫn đóng góp

Mở hướng dẫn đóng góp

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của scverse/spatialdata-plot

Tất cả issue của scverse/spatialdata-plot

Issue tương tự

Thêm issue về Python

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.