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Notebook on 3D data and on images from multiple imaging cycles

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Lingua principale
Jupyter Notebook
Stelle
67
Fork
26
Merge medio
4m
PR unite (30g)
1

Descrizione

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.

Guida per i contributori

Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

Direzione di ricerca

Esamina innanzitutto il refactoring delle nuove trasformazioni e il notebook stitch unito. Crea un notebook che includa sezioni 2D o proiezioni massime da immagini 3D di grandi dimensioni, l’impilamento di immagini provenienti da più cicli con rotazione, r rasterizzazione e ritaglio, e la visualizzazione di livelli 2D in 3D con napari. Il lavoro è completo quando entrambi i workflow correlati sono dimostrati insieme.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Valutazione

Stack tecnologico
jupyter-notebook, numpy
Ambito
computer-vision, data-visualization, documentation
Tipo di issue
Documentazione
Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Stato di attività
Ferma
Chiarezza
Abbastanza chiara
Idoneità per principianti
35/100

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