`chunks` needs to be passed to `to_multiscale` otherwise it's ignored

Super easy fix.

Problem

The function to_multiscale(), which is called by Image2DModel and Image3DModel when scale_factors is a list, calls this code:

    # IPFS and visualization friendly default chunks
    if "z" in image.dims:
        default_chunks = 64
    else:
        default_chunks = 256
    default_chunks = {d: default_chunks for d in image.dims}
    if "t" in image.dims:
        default_chunks["t"] = 1
    out_chunks = chunks
    if out_chunks is None:
        out_chunks = default_chunks

This means that if some chunks were already set for the data passed to the model, as in this case

    # data = da.ones((3, 32768, 32768), chunks=(1, 4096, 4096))
    chunks= (1, 4096, 4096)
    data = RNG.random((3, 32768, 32768), chunks=chunks)
    xdata = DataArray(data, dims=("c", "y", "x"))

    ##
    im = Image2DModel.parse(
        xdata,
        scale_factors=[2, 2, 2],
        # chunks=chunks
    )

They are rechunked, unless we pass chunk explicitly to Image2DModel.parse().

Solution

If the data has already chunks, pass them to to_multiscale(). This needs to be done when the data with a Dask array or an xarray DataArray.

Commencez par suivre to_multiscale() et ses appels depuis Image2DModel et Image3DModel lorsque scale_factors est une liste. Vérifiez les chemins Dask-array et xarray.DataArray, puis assurez-vous que les chunks existants sont transmis au lieu d’être remplacés par les valeurs par défaut. Le travail est terminé lorsque l’entrée dont les chunks sont définis explicitement conserve ses chunks sans nécessiter chunks dans Image2DModel.parse().