跳转到主要内容

插件,通过跟踪光标,简化了3D或2D + t数据集的手动标注/跟踪。

项目描述

napari-cursor-tracker

License BSD-3 PyPI Python Version tests codecov napari hub

插件,通过跟踪光标,简化了3D或2D + t数据集的手动标注/跟踪。


安装

您可以通过pip安装napari-cursor-tracker

pip install napari-cursor-tracker

开始使用napari-cursor-tracker

欢迎使用napari-cursor-tracker,这是一个通过跟踪光标位置简化图像堆栈中点标注的工具。本文档将指导您有效地设置和使用此插件。

设置点层

在开始跟踪之前,您需要创建一个点层,该层将存储堆栈中每个图像的游标位置。以下是设置方法:

  1. 选择参考图像:首先从您的图像堆栈中选择一个“参考图像”。参考图像中的帧或切片数量决定了新层将有多少个点(每个帧/切片一个)。

  2. 指定点名称:为跟踪的点分配一个名称。此名称也将作为新层的名称。此步骤在跟踪多个点时尤其有用。

  3. 创建层:单击“添加新层”以创建点层。最初,所有点都将位于原点(0, 0, 0),但它们的位置将在您开始跟踪时更新。

跟踪您的光标

现在您已经设置了点层,您可以开始跟踪您的光标位置。请按照以下步骤操作:

  1. 选择活动层:选择“活动层”,以便将跟踪结果保存到其中。

  2. 启动跟踪: 通过按下键盘上的 't' 键开始跟踪光标的位置。要停止跟踪,请再次按下 't' 键。如果启用了“跟踪开始时自动播放”选项,则在按下 't' 键时将自动开始播放。或者,您可以手动滚动图像,并且每当切片/帧索引改变时,光标的位置都将被保存。

  3. 自定义播放: 为了方便或加快跟踪,您可以按需调整播放参数。

跟踪多个点

如果您需要跟踪多个兴趣点,可以按照以下步骤操作

  1. 创建单独图层: 为要跟踪的每个点创建一个单独的点图层。

  2. 选择活动图层: 使用“活动图层”下拉菜单选择您要操作的特定点图层。

  3. 开始跟踪: 按照前面提到的跟踪过程开始跟踪所选点。

保存您的结果

跟踪会话的结果可以保存为CSV文件。未跟踪的点将在保存的文件中以原点(0,0,0)标记。

遵循这些指南,您应该能够有效地使用napari-cursor-tracker在图像堆栈中标注点。祝您跟踪愉快!

贡献

欢迎贡献。可以使用 tox 运行测试,请在提交拉取请求之前确保覆盖率至少保持不变。

许可证

BSD-3许可下分发,“napari-cursor-tracker”是免费和开源软件。

问题

如果您遇到任何问题,请[提交问题]并附带详细描述。

项目详情


下载文件

下载适合您平台的文件。如果您不确定要选择哪一个,请了解更多关于安装包的信息。

源分布

napari-cursor-tracker-0.1.3.tar.gz (14.6 kB 查看哈希值)

上传时间:

构建分布

napari_cursor_tracker-0.1.3-py3-none-any.whl (10.7 kB 查看哈希值)

上传时间: Python 3

由以下组织支持

AWS AWS 云计算和安全赞助商 Datadog Datadog 监控 Fastly Fastly CDN Google Google 下载分析 Microsoft Microsoft PSF 赞助商 Pingdom Pingdom 监控 Sentry Sentry 错误记录 StatusPage StatusPage 状态页面