scverse / scverse/spatialdata-plot
Reproduce Napari visualizations
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- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 86
- Forks
- 21
- Merge moyen
- 14 h 50 min
- PR mergées (30 j)
- 3
Description
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).
Guide de contribution
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Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
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- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
Piste de recherche
Commencez par examiner le chemin de rendu existant de spatialdata-plot et les métadonnées NGFF Omero décrites dans l’issue. Déterminez comment les préréglages de visualisation sont actuellement lus, puis définissez des vérifications d’acceptation pour le mélange additif ou opaque, les couleurs de style Napari et les limites ou fenêtres de contraste absolues. Le travail est considéré comme terminé lorsque les aperçus statiques reproduisent les propriétés demandées du préréglage sans ouvrir Napari de manière interactive.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Évaluation
- Stack technique
- python
- Domaine
- data-visualization
- Type d'issue
- Fonctionnalité
- Difficulté
- 5/5
- Temps estimé
- Plus d'une semaine
- Activité
- À l'abandon
- Clarté
- À clarifier
- Accessibilité débutants
- 30/100