注意：这是一个已停用的napari插件

该项目已停止维护。您仍然可以安装和使用它（版本0.1.2是最后与napari 0.4.12测试的），但该项目不再维护和支持。

conda install pyopencl
pip install napari-mahotas-image-processing==0.1.2

查看这些具有类似功能的napari插件

• napari-zelda
• napari-allencell-segmenter
• napari-simpleitk-image-processing
• napari-segment-blobs-and-things-with-membranes
• napari_pyclesperanto_assistant

napari-mahotas-image-processing (n-mahotas)

基于 Mahotas库 在 napari 中的图像处理

使用方法

高斯模糊

对一个图像应用高斯模糊。这可能在降噪时很有用，例如在应用阈值Otsu方法之前。

Otsu阈值

使用scikit-image的阈值Otsu算法对图像进行二值化，也称为Otsu方法。

分割连接的对象

如果阈值化后对象粘在一起，这个工具可能有所帮助。它旨在提供与ImageJ的Watershed实现类似的结果。

连接组件标记

接受二值图像并生成带有所有分离对象的标签图像，其中每个对象有不同的标签。底层使用了mahotas的标签功能。

种子区域生长

从一个显示高亮度膜和已标记对象的种子图像开始的图像，对受膜约束的对象进行标记。提示：您可能需要提前稍微模糊膜通道。

此napari插件使用Cookiecutter以及@napari的cookiecutter-napari-plugin模板生成。

安装

在安装此napari插件之前，请安装mahotas，例如使用conda

conda config --add channels conda-forge
conda install mahotas

之后，您可以通过pip安装napari-mahotas-image-processing

pip install napari-mahotas-image-processing

要安装最新开发版本

pip install git+https://github.com/haesleinhuepf/napari-mahotas-image-processing.git

贡献

欢迎贡献。可以通过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

在BSD-3许可条款下分发，“napari-mahotas-image-processing”是免费和开源软件

问题

如果您遇到任何问题，请提交问题以及详细的描述。