scverse / scverse/spatialdata-tutorials
Notebook on 3D data and on images from multiple imaging cycles
Nadie ha tomado este issue todavía.
- Lenguaje dominante
- Jupyter Notebook
- Estrellas
- 67
- Forks
- 26
- Merge medio
- 4 min
- PR fusionados (30 d)
- 1
Descripción
Two related concepts that would be nice to show, and show in the same notebook (from a discussion with @lopollar and @melonora).
Sometimes the user has a large 3D image and wants to operate on a 2D slice (or use a 2D max projection), and sometime the users have many two images and want to stack them together in a 3D image, or in a 2D multichannel image (the stacking is not just a "numpy array stacking", but it could involve rotations, etc and requires re-rasterization and cropping).
After the new transformations refactoring and the merge of the stitch notebook this will be supported and it would be nice to show this to the user, together with a napari viz of the 2D layers embedded in the 3D space.
Guía de contribución
No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Línea de trabajo
Revisa primero la refactorización de las nuevas transformaciones y el notebook stitch fusionado. Crea un notebook que cubra cortes 2D o proyecciones máximas a partir de imágenes 3D grandes, el apilado de imágenes de múltiples ciclos con rotación, volver a rasterizar y recortar, y la visualización de capas 2D en 3D con napari. Se considera terminado cuando ambos workflows relacionados se demuestran conjuntamente.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Evaluación
- Stack tecnológico
- jupyter-notebook, numpy
- Área
- computer-vision, data-visualization, documentation
- Tipo de issue
- Documentación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Estado de actividad
- Estancado
- Claridad
- Bastante claro
- Aptitud para principiantes
- 35/100