napari
0.5.4
napari هو عارض صور سريع وتفاعلي ومتعدد الأبعاد لـ Python. إنه مصمم لتصفح الصور الكبيرة متعددة الأبعاد والتعليق عليها وتحليلها. إنها مبنية على Qt (لواجهة المستخدم الرسومية)، وvispy (للعرض المعتمد على GPU)، ومكدس Python العلمي (numpy، scipy).
نحن نعمل على تطوير ناباري في العراء! لكن المشروع ما زال في مرحلة ألفا ، ومن المرجح أن تكون هناك تغييرات جذرية مع كل إصدار. يمكنك متابعة التقدم المحرز في هذا المستودع، واختبار الإصدارات الجديدة عند إصدارها، والمساهمة بالأفكار والتعليمات البرمجية.
إذا كنت تريد الرجوع إلى وثائقنا، يرجى زيارة napari.org. إذا كنت ترغب في المساهمة فيه، يرجى الرجوع إلى قسم المساهمة أدناه.
نحن نعمل على البرامج التعليمية، ولكن يمكنك أيضًا البدء بسرعة من خلال النظر أدناه.
يوصى بتثبيت napari في بيئة افتراضية، مثل هذا:
conda create -y -n napari-env -c conda-forge python=3.9 كوندا تفعيل napari-env python -m pip install "napari[all]"
إذا كنت تفضل conda على النقطة، فيمكنك استبدال السطر الأخير بـ: conda install -c conda-forge napari pyqt
انظر هنا للحصول على دليل التثبيت الكامل.
(تتطلب الأمثلة أدناه تشغيل حزمة scikit-image . نحن نستخدم فقط عينات البيانات من هذه الحزمة لأغراض العرض التوضيحي. إذا قمت بتغيير الأمثلة لاستخدام مجموعة البيانات الخاصة بك، فقد لا تحتاج إلى تثبيت هذه الحزمة.)
من داخل غلاف IPython، يمكنك فتح عارض تفاعلي عن طريق الاتصال
من Skiimage استيراد dataimport napariviewer = napari.view_image(data.cells3d(),channel_axis=1, ndisplay=3)
لاستخدام napari من داخل البرنامج النصي، استخدم napari.run() :
من Skiimage import dataimport napariviewer = napari.view_image(data.cells3d(),channel_axis=1, ndisplay=3)napari.run() # ابدأ "حلقة الحدث" وأظهر العارض
قم بمراجعة البرامج النصية الموجودة في مجلد examples الخاص بنا لرؤية بعض الوظائف التي نقوم بتطويرها!
يدعم napari ستة أنواع رئيسية مختلفة من الطبقات، وهي: Image ، Labels ، Points ، Vectors ، Shapes ، Surface ، ويتوافق كل منها مع نوع بيانات مختلف وتصور وتفاعل. يمكنك إضافة طبقات متعددة من أنواع مختلفة إلى العارض ثم البدء في العمل معها وتعديل خصائصها.
تدعم جميع أنواع الطبقات لدينا البيانات ذات الأبعاد n ويوفر العارض القدرة على التصفح السريع وتصور شرائح البيانات ثنائية أو ثلاثية الأبعاد.
يدعم napari أيضًا الاتصال ثنائي الاتجاه بين العارض وPython kernel، وهو أمر مفيد بشكل خاص عند التشغيل من دفاتر ملاحظات jupyter أو عند استخدام وحدة التحكم المدمجة لدينا. يتيح لك استخدام وحدة التحكم تحميل البيانات من العارض وحفظها بشكل تفاعلي والتحكم في جميع ميزات العارض برمجيًا.
يمكنك تمديد napari باستخدام الاختصارات المخصصة وارتباطات المفاتيح ووظائف الماوس.
لمزيد من التفاصيل حول كيفية استخدام napari قم بمراجعة دروسنا التعليمية. لا تزال هذه الأمور قيد التقدم، ولكننا سنقوم بتحديثها بانتظام.
لمزيد من المعلومات حول خططنا لـ napari يمكنك قراءة بيان مهمتنا وقيمنا، والذي يتضمن المزيد من التفاصيل حول رؤيتنا لدعم النظام البيئي للمكونات الإضافية حول napari. يمكنك الاطلاع على تفاصيل خريطة طريق المشروع هنا.
يتم تشجيع المساهمات! يرجى قراءة دليل المساهمة الخاص بنا للبدء. نظرًا لأننا في مرحلة مبكرة، فقد ترغب في التواصل معنا بشأن مشكلات GitHub قبل البدء.
إذا كنت تريد المساهمة أو التعديل في وثائقنا، يرجى الانتقال إلى napari/docs.
لدى napari قواعد سلوك يجب احترامها من قبل كل من يشارك في مجتمع napari .
يمكنك معرفة المزيد حول كيفية تنظيم مشروع napari وإدارته من نموذج الحوكمة الخاص بنا، والذي يتضمن معلومات حول وطرق الاتصال بـ @napari/steering-council و@napari/core-devs.
إذا وجدت napari مفيدًا، فيرجى الاستشهاد بهذا المستودع باستخدام DOI الخاص به على النحو التالي:
مساهمو ناباري (2019). Napari: عارض صور متعدد الأبعاد لبايثون. دوى:10.5281/زينودو.3555620
لاحظ أن DOI هذا سيتم حله لجميع إصدارات napari. للاستشهاد بإصدار معين، يرجى العثور على معرف DOI الخاص بهذا الإصدار على صفحة zenodo الخاصة بنا. يوجد DOI لأحدث إصدار في الشارة الموجودة أعلى هذه الصفحة.
نحن شريك مجتمعي في منتدى image.sc ويجب نشر جميع طلبات المساعدة والدعم في المنتدى مع العلامة napari . ونحن نتطلع إلى التفاعل معك هناك.
ينبغي إعداد تقارير الأخطاء بشأن مشكلات GitHub الخاصة بنا باستخدام قالب تقرير الأخطاء. إذا كنت تعتقد أن شيئًا ما لا يعمل، فلا تتردد في التواصل معنا - فمن المحتمل أن يكون السبب نحن وليس أنت!
