ナパリ

Python用の多次元画像ビューア

napari は、Python 用の高速でインタラクティブな多次元画像ビューアです。これは、大規模な多次元画像の閲覧、注釈付け、分析のために設計されています。これは、Qt (GUI 用)、vispy (GPU ベースのパフォーマンスの高いレンダリング用)、および科学的な Python スタック (numpy、scipy) の上に構築されています。

私たちはナパリを公開で開発しています。ただし、このプロジェクトはアルファ段階にあり、リリースごとに重大な変更が依然として存在する可能性があります。このリポジトリの進捗状況を追跡したり、リリースされた新しいバージョンをテストしたり、アイデアやコードを投稿したりできます。

ドキュメントを参照したい場合は、napari.org にアクセスしてください。貢献したい場合は、以下の貢献セクションを参照してください。

私たちはチュートリアルに取り組んでいますが、以下を参照してすぐに始めることもできます。

インストール

次のように napar を仮想環境にインストールすることをお勧めします。

 conda create -y -n napari-env -c conda-forge python=3.9
conda は napar-env をアクティブ化します
python -m pip install "napari[all]"

pip より conda を好む場合は、最後の行を次のように置き換えることができます: conda install -c conda-forge napari pyqt

完全なインストールガイドについては、ここを参照してください。

簡単な例

(以下の例では、 scikit-imageパッケージを実行する必要があります。このパッケージのデータサンプルは、デモンストレーションの目的でのみ使用します。独自のデータセットを使用するように例を変更する場合は、このパッケージをインストールする必要がない場合があります。)

IPython シェル内から呼び出して対話型ビューアを開くことができます。

 skimage からインポート dataimport napariviewer = napar.view_image(data.cells3d(), channel_axis=1, ndisplay=3)

napari ビューアでは、細胞のマルチチャンネル画像が 2 つの画像レイヤー (核と膜) として表示されます。

スクリプト内から napari を使用するには、 napari.run()を使用します。

 from skimage import dataimport napariviewer = napari.view_image(data.cells3d(), channel_axis=1, ndisplay=3)napari.run() # 「イベントループ」を開始し、ビューアを表示します

特徴

examplesフォルダー内のスクリプトをチェックして、開発中の機能の一部を確認してください。

napari は、 6 つの主要なレイヤータイプ、 Image 、 Labels 、 Points 、 Vectors 、 Shapes 、およびSurfaceをサポートしており、それぞれが異なるデータタイプ、視覚化、および対話性に対応しています。異なるタイプの複数のレイヤーをビューアに追加し、それらのプロパティを調整して作業を開始できます。

すべてのレイヤータイプは n 次元データをサポートしており、ビューアはデータの 2D または 3D スライスをすばやく参照して視覚化する機能を提供します。

napari は、ビューアと Python カーネル間の双方向通信もサポートしています。これは、jupyter ノートブックから起動する場合や、組み込みコンソールを使用する場合に特に便利です。コンソールを使用すると、ビューアから対話的にデータをロードおよび保存したり、ビューアのすべての機能をプログラムで制御したりできます。

カスタムショートカット、キーバインド、およびマウス機能を使用してnapari を拡張できます。