python图像序列（pims）查看器。
pimsviewer的Python项目详细描述
#皮姆斯维耶尔
[！[水蟒服务器徽章]（https://Anaconda.org/conda forge/PIMS viewer/badges/version.svg）]（https://Anaconda.org/conda forge/pimsviewer）
PIMS的图形用户界面（GUI）（下面的屏幕截图）
此查看器基于“skimage.viewer.CollectionViewer”（[文档]（http://scikit image.org/docs/dev/user\guide/viewer.html））
能够处理PIMS打开的N维图像文件。
利用“插件”基础设施。pimsviewer的安装可以使用conda：
安装后查看器中有一个可执行文件“pimsviewer”。只需通过终端/命令行界面运行命令。
也可以指定读卡器。`pimsviewer--help`将列出所有已安装的读卡器例如：
````
$pimsviewer--help
用法：pimsviewer[OPTIONS][FILE]
OPTIONS:
--reader类[ImageSequencend norpixseq spestack tiffstack tiffstack pil moviepripereader imagereadernd readreadernd readernd readreadernd reader tiffSeries tiffstack生物格式阅读器pyavreadertimed pyavreaderreaderindex pyavreaderreaderreaderindex mm tiffstack ima读者framessesequequenceque]
打开文件的读取器。
使用Python中的查看器.BR/>，可以使用Python脚本中的查看器如下：
BR/>‘BR/>从PimsVIEW导入查看器BR/>查看器= VIEWER（）：显示（））BR/> ` BR/>可选地，你可以包括一个读者：
BR/> ` BR/>导入PIMS
pims viewer import viewer
viewer=viewer（pims.open（'path/to/file'）
viewer.show（）
````
噪声量可通过一个滑块进行调整，该滑块显示在图像窗口右侧。
`````
import numpy as np
import pims
from pims Viewer import Viewer，ProcessPlugin，slider
reader=pims.open（'path/to/file'）
def add_noise（img，noise_level）：
返回img+np.random.random（img.shape）*噪声级/100*img.max（）
AddNoise=ProcessPlugin（添加噪声，“添加噪声”，dock='right'）
AddNoise+=滑块（“噪声级”，low=0，high=100，value=10，
orientation=“vertical”）
viewer=viewer（reader）+addnoise
viewer.show（）
````
annotateplugin
reader=pims.open（'path/to/file'）
f=tp.batch（reader，diameter=15）
（viewer（reader）+annotateplugin（f））.show（）
````
并返回调整后的数据帧。
```
从pims Viewer导入查看器将trackpy导入为tp
，SelectionPlugin
reader=pims.open（'path/to/file'）
f=tp.batch（reader，diameter=15）
f=tp.link\u df（f搜索范围=10）
viewer=viewer（读卡器）+selectionplugin（f）
f戋result=viewer.show（）
`````
`````
；示例：设计自定义绘图函数
这将动态显示“tp.locate”的效果。
````
从pimsviewer导入查看器导入trackpy作为tp
，slider，plottingplugin
def locate戋and戋plot（图像，半径，最小质量，间隔，ax）：
f=tp.定位（图像，直径=半径*2+1，最小质量=最小质量，
分离=分离）
如果len（f）==0:
返回
返回ax.plot（f['x'，f['y'，markersize=15，markeredgewidth=2，
markerfacecolor='none'，markeredgecolor='r'，
marker='o'，linestyle='none'）
locate+=slider（'radius'，2，20，7，value_type='int'，orientation='vertical'）
locate+=slider（'separation'，1，100，7，value_type='float'，orientation='vertical'）
locate+=slider（'minmass'，1，10000，100，value_type='int'，orientation='vertical'）
viewer=viewer（reader）+定位
viewer.show（）
`````
[截图]（/screenshot.png？原始=真）
[！[水蟒服务器徽章]（https://Anaconda.org/conda forge/PIMS viewer/badges/version.svg）]（https://Anaconda.org/conda forge/pimsviewer）
PIMS的图形用户界面（GUI）（下面的屏幕截图）
此查看器基于“skimage.viewer.CollectionViewer”（[文档]（http://scikit image.org/docs/dev/user\guide/viewer.html））
能够处理PIMS打开的N维图像文件。
利用“插件”基础设施。pimsviewer的安装可以使用conda：
安装后查看器中有一个可执行文件“pimsviewer”。只需通过终端/命令行界面运行命令。
也可以指定读卡器。`pimsviewer--help`将列出所有已安装的读卡器例如：
````
$pimsviewer--help
用法：pimsviewer[OPTIONS][FILE]
OPTIONS:
--reader类[ImageSequencend norpixseq spestack tiffstack tiffstack pil moviepripereader imagereadernd readreadernd readernd readreadernd reader tiffSeries tiffstack生物格式阅读器pyavreadertimed pyavreaderreaderindex pyavreaderreaderreaderindex mm tiffstack ima读者framessesequequenceque]
打开文件的读取器。
使用Python中的查看器.BR/>，可以使用Python脚本中的查看器如下：
BR/>‘BR/>从PimsVIEW导入查看器BR/>查看器= VIEWER（）：显示（））BR/> ` BR/>可选地，你可以包括一个读者：
BR/> ` BR/>导入PIMS
pims viewer import viewer
viewer=viewer（pims.open（'path/to/file'）
viewer.show（）
````
噪声量可通过一个滑块进行调整，该滑块显示在图像窗口右侧。
`````
import numpy as np
import pims
from pims Viewer import Viewer，ProcessPlugin，slider
reader=pims.open（'path/to/file'）
def add_noise（img，noise_level）：
返回img+np.random.random（img.shape）*噪声级/100*img.max（）
AddNoise=ProcessPlugin（添加噪声，“添加噪声”，dock='right'）
AddNoise+=滑块（“噪声级”，low=0，high=100，value=10，
orientation=“vertical”）
viewer=viewer（reader）+addnoise
viewer.show（）
````
annotateplugin
reader=pims.open（'path/to/file'）
f=tp.batch（reader，diameter=15）
（viewer（reader）+annotateplugin（f））.show（）
````
并返回调整后的数据帧。
```
从pims Viewer导入查看器将trackpy导入为tp
，SelectionPlugin
reader=pims.open（'path/to/file'）
f=tp.batch（reader，diameter=15）
f=tp.link\u df（f搜索范围=10）
viewer=viewer（读卡器）+selectionplugin（f）
f戋result=viewer.show（）
`````
`````
；示例：设计自定义绘图函数
这将动态显示“tp.locate”的效果。
````
从pimsviewer导入查看器导入trackpy作为tp
，slider，plottingplugin
def locate戋and戋plot（图像，半径，最小质量，间隔，ax）：
f=tp.定位（图像，直径=半径*2+1，最小质量=最小质量，
分离=分离）
如果len（f）==0:
返回
返回ax.plot（f['x'，f['y'，markersize=15，markeredgewidth=2，
markerfacecolor='none'，markeredgecolor='r'，
marker='o'，linestyle='none'）
locate+=slider（'radius'，2，20，7，value_type='int'，orientation='vertical'）
locate+=slider（'separation'，1，100，7，value_type='float'，orientation='vertical'）
locate+=slider（'minmass'，1，10000，100，value_type='int'，orientation='vertical'）
viewer=viewer（reader）+定位
viewer.show（）
`````
[截图]（/screenshot.png？原始=真）
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