scverse / scverse/spatialdata-plot
Reproduce Napari visualizations
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- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 86
- Fork
- 21
- Merge medio
- 14h 50m
- PR unite (30g)
- 3
Descrizione
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).
Guida per i contributori
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Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
Direzione di ricerca
Inizia esaminando il percorso di rendering esistente di spatialdata-plot e i metadati NGFF Omero descritti nell’issue. Determina come vengono letti attualmente i preset di visualizzazione, quindi definisci verifiche di accettazione per il blending additivo o opaco, i colori in stile Napari e i limiti o le finestre di contrasto assoluti. Il lavoro è completo quando le anteprime statiche riproducono le proprietà richieste del preset senza aprire Napari in modo interattivo.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Valutazione
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- data-visualization
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Stato di attività
- Ferma
- Chiarezza
- Da chiarire
- Idoneità per principianti
- 30/100