นาปารี
0.5.4
napari เป็นโปรแกรมดูรูปภาพหลายมิติที่รวดเร็ว โต้ตอบได้สำหรับ Python ได้รับการออกแบบมาเพื่อเรียกดู ใส่คำอธิบายประกอบ และวิเคราะห์ภาพขนาดใหญ่หลายมิติ มันสร้างขึ้นบน Qt (สำหรับ GUI), vispy (สำหรับการเรนเดอร์ที่ใช้ GPU ที่มีประสิทธิภาพ) และ Python stack ทางวิทยาศาสตร์ (numpy, scipy)
เรากำลังพัฒนา นาปาริ ในที่โล่ง! แต่โปรเจ็กต์ยังอยู่ในช่วง อัลฟ่า และมีแนวโน้มว่าจะมี การเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้น ในแต่ละรุ่น คุณสามารถติดตามความคืบหน้าในพื้นที่เก็บข้อมูลนี้ ทดสอบเวอร์ชันใหม่ในขณะที่เราเผยแพร่ และสนับสนุนแนวคิดและโค้ด
หากคุณต้องการดูเอกสารของเรา โปรดไปที่ napari.org หากคุณต้องการมีส่วนร่วม โปรดดูส่วน การบริจาค ด้านล่าง
เรากำลังดำเนินการฝึกสอน แต่คุณสามารถเริ่มต้นได้อย่างรวดเร็วโดยดูที่ด้านล่าง
ขอแนะนำให้ติดตั้ง napari ลงในสภาพแวดล้อมเสมือน เช่นนี้:
conda สร้าง -y -n napari-env -c conda-forge python=3.9 conda เปิดใช้งาน napari-env python -m pip ติดตั้ง "napari [ทั้งหมด]"
หากคุณต้องการ conda มากกว่า pip คุณสามารถแทนที่บรรทัดสุดท้ายด้วย: conda install -c conda-forge napari pyqt
ดูที่นี่สำหรับคู่มือการติดตั้งฉบับเต็ม
(ตัวอย่างด้านล่างจำเป็นต้องใช้แพ็คเกจ scikit-image เพื่อรัน เราเพียงใช้ตัวอย่างข้อมูลจากแพ็คเกจนี้เพื่อการสาธิต หากคุณเปลี่ยนตัวอย่างเพื่อใช้ชุดข้อมูลของคุณเอง คุณอาจไม่จำเป็นต้องติดตั้งแพ็คเกจนี้)
จากภายในเชลล์ IPython คุณสามารถเปิดโปรแกรมดูแบบโต้ตอบได้โดยการโทร
จาก skimage นำเข้า dataimport napariviewer = napari.view_image(data.cells3d(), channel_axis=1, ndisplay=3)
หากต้องการใช้ napari จากภายในสคริปต์ ให้ใช้ napari.run() :
จาก skimage import dataimport napariviewer = napari.view_image(data.cells3d(), channel_axis=1, ndisplay=3)napari.run() # เริ่ม "event loop" และแสดงให้ผู้ชมเห็น
ตรวจสอบสคริปต์ในโฟลเดอร์ examples ของเราเพื่อดูฟังก์ชันการทำงานบางอย่างที่เรากำลังพัฒนา!
napari รองรับเลเยอร์หลักที่แตกต่างกันหกประเภท ได้แก่ Image , Labels , Points , Vectors , Shapes และ Surface ซึ่งแต่ละประเภทสอดคล้องกับประเภทข้อมูล การแสดงภาพ และการโต้ตอบที่แตกต่างกัน คุณสามารถเพิ่มประเภทต่างๆ ได้หลายเลเยอร์ลงในวิวเวอร์ จากนั้นจึงเริ่มทำงานกับเลเยอร์เหล่านั้น โดยปรับคุณสมบัติ
ประเภทเลเยอร์ทั้งหมดของเรารองรับข้อมูล n มิติ และผู้ดูให้ความสามารถในการเรียกดูและแสดงภาพชิ้นส่วนข้อมูล 2D หรือ 3D ได้อย่างรวดเร็ว
napari ยังรองรับการสื่อสารแบบสองทิศทางระหว่างวิวเวอร์และเคอร์เนล Python ซึ่งมีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อเรียกใช้จากโน้ตบุ๊ก jupyter หรือเมื่อใช้คอนโซลในตัวของเรา การใช้คอนโซลทำให้คุณสามารถโหลดและบันทึกข้อมูลจากวิวเวอร์ได้แบบโต้ตอบ และควบคุมฟีเจอร์ทั้งหมดของวิวเวอร์โดยทางโปรแกรม
คุณสามารถขยาย Napar ได้โดยใช้ช็อตคัตแบบกำหนดเอง การผูกคีย์ และฟังก์ชันเมาส์
สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีใช้ napari โปรดดูบทแนะนำของเรา สิ่งเหล่านี้ยังอยู่ในระหว่างดำเนินการ แต่เราจะอัปเดตเป็นประจำ
หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับแผนของเราสำหรับ napari คุณสามารถอ่านคำแถลงพันธกิจและค่านิยมของเรา ซึ่งรวมถึงรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิสัยทัศน์ของเราในการสนับสนุนระบบนิเวศของปลั๊กอินรอบๆ napari คุณสามารถดูรายละเอียดของแผนงานโครงการได้ที่นี่
มีส่วนร่วมได้รับการสนับสนุน! โปรดอ่านคู่มือการมีส่วนร่วมของเราเพื่อเริ่มต้น เนื่องจากเรายังอยู่ในช่วงเริ่มต้น คุณอาจต้องการติดต่อปัญหา GitHub ของเราก่อนที่จะดำเนินการ
หากคุณต้องการสนับสนุนหรือแก้ไขเอกสารของเรา โปรดไปที่ napari/docs
napari มีจรรยาบรรณที่ควรได้รับเกียรติจากทุกคนที่มีส่วนร่วมในชุมชน napari
คุณสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการจัดระเบียบและจัดการโครงการ napari จากโมเดลการกำกับดูแลของเรา ซึ่งรวมถึงข้อมูลและวิธีติดต่อ @napari/steering-council และ @napari/core-devs
หากคุณพบว่า napari มีประโยชน์ โปรดอ้างอิงพื้นที่เก็บข้อมูลนี้โดยใช้ DOI ดังต่อไปนี้:
ผู้ร่วมให้ข้อมูลนาปารี (2019) napari: โปรแกรมดูรูปภาพหลายมิติสำหรับ Python ดอย:10.5281/zenodo.3555620
โปรดทราบว่า DOI นี้จะแก้ไขกับ napari ทุกเวอร์ชัน หากต้องการอ้างอิงเวอร์ชันเฉพาะ โปรดดู DOI ของเวอร์ชันนั้นในหน้า zenodo ของเรา DOI ของเวอร์ชันล่าสุดอยู่ในป้ายที่ด้านบนของหน้านี้
เราเป็นพันธมิตรชุมชนในฟอรัม image.sc และคำขอความช่วยเหลือและการสนับสนุนทั้งหมดควรโพสต์บนฟอรัมโดยมีแท็ก napari เราหวังว่าจะได้โต้ตอบกับคุณที่นั่น
รายงานข้อผิดพลาดควรจัดทำขึ้นเกี่ยวกับปัญหา GitHub ของเราโดยใช้เทมเพลตรายงานข้อบกพร่อง หากคุณคิดว่ามีบางอย่างใช้งานไม่ได้ อย่าลังเลที่จะติดต่อเรา อาจเป็นเพราะเราไม่ใช่คุณ!
