Visualización interactiva de imágenes con napari

napari es un visor de imágenes basado en Python. Este cuaderno demuestra cómo controlarlo remotamente desde Python.

Ver también

• Tutorial del visor napari

• Tutorial de capa de imagen napari

• Tutorial de capa de etiquetas napari

• Visualización de imágenes multidimensionales en Python usando napari [NEUBIAS Academy@Home] webinario

Para abrir una imagen, seguimos usando scikit-image:

import napari
from skimage.io import imread
import napari_segment_blobs_and_things_with_membranes as nsbatm
import napari_skimage_regionprops as nsr

# Crear un visor vacío
viewer = napari.Viewer()

Primero cargamos una imagen y la mostramos en el visor.

image = imread('../../data/nuclei.tif')

viewer.add_image(image)

<Image layer 'image' at 0x1e423868df0>

Con este comando, podemos hacer una captura de pantalla de napari y guardarla en nuestro cuaderno.

napari.utils.nbscreenshot(viewer)

Segmentación celular

También podemos segmentar los núcleos y mostrarlos encima de la imagen.

label_image = nsbatm.voronoi_otsu_labeling(image, spot_sigma=9)

# añadir etiquetas al visor
label_layer = viewer.add_labels(label_image)

Puedes visualizar objetos etiquetados como superposición (por defecto)

napari.utils.nbscreenshot(viewer)

… o como contornos opacos

label_layer.contour = 2
label_layer.opacity = 1

napari.utils.nbscreenshot(viewer)

Mediciones cuantitativas

También podemos derivar mediciones cuantitativas y adjuntarlas al visor napari.

nsr.regionprops_table(image, label_image, napari_viewer=viewer)

napari.utils.nbscreenshot(viewer)

Napari status bar display of label properties disabled because https://github.com/napari/napari/issues/5417 and https://github.com/napari/napari/issues/4342