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Scikit-image - 使用 Napari
Scikit-image 与 Napari
Napari 是一个强大的 Python 库,用于 n 维图像的可视化、注释和分析。它为处理图像数据提供了一个灵活且交互式的环境。以下是 Napari 的一些关键特性和功能:
- 查看和探索 - Napari 允许您在画布上查看和探索 n 维数组。它支持 2D、3D 和更高维度的 数据,提供响应迅速且交互式的可视化体验。
- 覆盖派生数据 - Napari 使您能够覆盖派生数据,例如点、多边形、分割、标签等。
- 注释和编辑 - Napari 提供了用于注释和编辑派生数据集的工具。您可以使用各种工具交互式地添加、修改或删除注释。Napari 集成了 NumPy 或 Zarr 数组等标准数据结构,从而实现了高效的注释和分析工作流程。
它是一个快速、交互式的 Python 多维图像查看器。此外,它还提供了一个用户友好的界面、广泛的自定义选项以及与其他科学 Python 库集成的能力。
Napari 的安装
要使用 Napari,您需要满足以下要求:
- Python > = 3.8 - Napari 需要 Python 3.8 或更高版本。请确保您的系统上安装了兼容的版本。
- 能够安装 Python 包 - 您应该能够使用 pip 或 conda-forge 安装 Python 包。这些是包管理器,允许您轻松安装和管理 Python 库和依赖项。
此外,建议您拥有:
环境管理器(如 Conda) - 虽然不是严格要求,但拥有像 Conda 这样的环境管理器会很有帮助。Conda 允许您创建隔离的 Python 环境。它提供了一种方便的方式来管理您的 Python 环境并确保与其他库和工具的兼容性。
使用 pip 安装 Napari
要使用 pip 安装 Napari,只需在命令提示符中运行以下命令:
python -m pip install "napari[all]"
使用 Conda-Forge 安装 Napari
如果您已经在系统中使用 Anaconda 发行版,那么您可以直接从 conda-forge 通道安装 napari。以下是命令:
conda install -c conda-forge napari
安装 Napari 后,您可以在 Python 脚本中使用它。以下是一些基本的 Python 程序,演示了如何有效地将 Napari 库与 scikit-image 结合使用以执行数据可视化任务。
示例 1
以下示例演示了如何使用 Napari 库中的 Viewer() 方法显示图像。
import napari from skimage import io # Read an image image = io.imread('Images/logo-w.png') # Display the image using Napari viewer = napari.Viewer() viewer.add_image(image, name='Tutorialspoint')
输出
执行上述程序后,您将获得以下输出:
示例 2
以下示例演示了如何使用 scikit-image 对图像应用圆形遮罩,并使用 Napari 库显示原始图像和遮罩图像。
import napari from skimage import io # Load the image image_path = 'Images_/Zoo.jpg' image = io.imread(image_path) image_copy = np.copy(image) # Create circular mask rows, cols, _ = image.shape row, col = np.ogrid[:rows, :cols] center_row, center_col = rows / 2, cols / 2 radius = min(rows, cols) / 2 outer_disk_mask = ((row - center_row)**2 + (col - center_col)**2 > radius**2) # Apply mask to image image[outer_disk_mask] = 0 # Display the image using Napari viewer = napari.Viewer() viewer.add_image(image_copy, name='Input Image') viewer.add_image(image, name='Output masked Image')
输出
执行上述程序后,您将获得以下输出:
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