在napari中使用open3d和vedo处理和分析表面
项目描述
napari-process-points-and-surfaces (nppas)
nppas gastruloid 示例源自 AV Luque and JV Veenvliet (2023),该示例采用CC-BY许可证,可在此处下载:https://zenodo.org/record/7603081
使用方法
您可以在“工具 > 表面”和“工具 > 点”菜单中找到表面生成、平滑和分析的菜单。有关底层算法的详细说明,请参阅vedo文档。
有关在Python脚本中处理网格的说明,请参阅演示笔记本。在那里您还可以了解如何制作此截图
有关在Python脚本中对表面进行定量测量的说明,请参阅演示笔记本。在那里您还可以了解如何制作此截图
表面测量和注释
使用菜单 工具 > 测量表 > 表面质量表(vedo, nppas)
,您可以导出给定表面层顶点的定量测量。
在分析这些测量时,为了区分区域,建议在测量完成后使用菜单 工具 > 表面 > 手动标注表面(nppas)
。此工具允许您在表面上绘制标注标签值。建议在开始绘制标注之前激活彩色色图,例如 hsv
。此外,将对比度限制范围的最高值设置为要标注的区域数加1。标注可以绘制为自由手绘线和圆。
完成测量和标注后,您可以使用菜单 工具 > 测量表 > 表面质量/标注到表格(nppas)
将标注保存到同一测量表中。
有关使用机器学习对表面顶点进行分类的信息,请参阅 napari APOC 文档。
测量可视化
要可视化表面上的测量,只需双击表格列标题。
安装
您可以通过 mamba/conda 和 pip 安装 napari-process-points-and-surfaces
。
mamba install vedo vtk libnetcdf=4.7.4 -c conda-forge
pip install napari-process-points-and-surfaces
故障排除:Open3d 安装
从版本 0.4.0 开始,nppas
不再依赖于 open3d。尽管如此,一些已弃用的函数仍然使用 Open3d。按照 open3d 文档 中的安装说明进行安装,并继续使用这些函数。还建议更新代码,不再使用这些已弃用的函数。有关详细信息,请参阅 发行说明。
另请参阅
存在其他与 napari 插件具有类似/重叠功能的插件
- 形态计量学
- napari-accelerated-pixel-and-object-classification
- napari-pymeshlab
- napari-pyclesperanto-assistant
- napari-stress
并且还有用于做类似事情的软件
贡献
欢迎贡献。可以在 tox 中运行测试,请在提交拉取请求之前确保覆盖率至少保持不变。
许可证
根据 BSD-3 许可证分发,“napari-process-points-and-surfaces” 是免费和开源软件。
致谢
一些代码片段和示例数据取自 vedo 和 open3d 存储库和文档。有关许可详情,请参阅 第三方许可证。Stanford Bunny 示例数据集取自 斯坦福 3D 扫描存储库。nppas 胚胎样例源自 AV Luque 和 JV Veenvliet (2023),该许可证为 CC-BY,可从这里下载: https://zenodo.org/record/7603081
问题
如果您遇到任何问题,请在 image.sc 上创建一个主题,并附带详细描述和标签 @haesleinhuepf。
项目详情
napari-process-points-and-surfaces-0.5.0.tar.gz的哈希值
算法 | 哈希摘要 | |
---|---|---|
SHA256 | ac0fc58002e9c5a3c8ea11364bf084c1cd7549c02fd62bbdb54d6b8262801da6 |
|
MD5 | e47f860b90753f512ea3881c299ce48a |
|
BLAKE2b-256 | 6d1c39bc6845d530883bf081cbfb7a17b785245b4c326130ef2004dd8791bdee |
napari_process_points_and_surfaces-0.5.0-py3-none-any.whl的哈希值
算法 | 哈希摘要 | |
---|---|---|
SHA256 | 4876cf0697656d28a6d713d9201f3e90578f222d781dad62ecf765976724ce6a |
|
MD5 | 959e8b5d04233ca5f4249e00c8dd5fb1 |
|
BLAKE2b-256 | e65f160d8e33918c389e8d4cdfdb7bd8a91a8565bbd7b77c46c3ed84de7430ed |