用于在nDarray上绘制二维图形的工具
pypart的Python项目详细描述
…image：：pyparty/data/coverimage.png
：高度：100px
：宽度：200px
：比例：50%
：alt:替换文本
：对齐：左
=======
有什么新功能
=====
请查看"object hunter"，一个"pyparty"脚本，用于识别、汇总和绘制
g图像中的对象组。
…_` object hunter`:http://nbviewer.ipython.org/url/raw.github.com/hugadams/pyparty/master/examples/notebooks/objecthunt_tutorial.ipynb？create=1
==1
==py party:python（py）particles（party）
==pyparty:python（py）particles（party）是一个小库，用于在二维图像中绘制、标记、模式化和操作
粒子。`` pyparty``主要建立在优秀的图像处理库scikit-image上。_ scikit-image:http://scikit image.org
Getting Started
==
>当前文档（和In-a-Pinch测试套件）是一系列示例笔记本
（`ipython notebook`\u），涵盖了大多数基础知识。这些链接如下：
-**教程**：
-`Intro to Canvas:basic operations`\u
-`Intro to shapes`\u
-`Intro to grids`\u
-`Intro to multicanvas`\u
-**图片标签**：
-`Intro to labeling`\u
-``_
-**其他**：
-`matplotlib彩色地图`
-`watershedding example adapted`
-**人造图像**：
-`basic artificial sem images and noise`\u
-`simple images and labels for jors`\br/>
-**脚本**：
-`object hunter`\br/>
-**即将推出**：
-*先进的人工扫描电镜/透射电镜图像*
…_`画布简介：基本操作`:http://nbviewer.ipython.org/github/hugadams/pyparty/blob/master/examples/notebooks/basictests.ipynb？创建=1
…_`形状简介`:http://nbviewer.ipython.org/github/hugadams/pyparty/blob/master/examples/notebooks/shapes.ipynb？创建=1
…_` Grids简介：http://nbviewer.ipython.org/github/hugadams/pyparty/blob/master/examples/notebooks/grids.ipynb？创建=1
…_` multicanvas简介：http://nbviewer.ipython.org/github/hugadams/pyparty/blob/master/examples/notebooks/multi_tutorial.ipynb？创建=1
…_`标签简介`:http://nbviewer.ipython.org/github/hugadams/pyparty/blob/master/examples/notebooks/analyze_particles.ipynb？创建=1
…_`标记纳米颗粒物种：http://nbviewer.ipython.org/github/hugadams/pyparty/blob/master/examples/notebooks/groups_labels.ipynb？创建=1
…_`基本的人工扫描电镜图像和噪声`:http://nbviewer.ipython.org/github/hugadams/pyparty/blob/master/examples/notebooks/making_noise.ipynb？创建=1
…_` matplotlib color maps`:http://nbviewer.ipython.org/github/hugadams/pyparty/blob/master/examples/notebooks/gwu_maps.ipynb？创建=1
…_`改编的分水岭示例：http://nbviewer.ipython.org/github/hugadams/pyparty/blob/master/examples/notebooks/watershed.ipynb？创建=1
…_` jors的简单图像和标签：http://nbviewer.ipython.org/github/hugadams/pyparty/blob/master/examples/notebooks/jors_data.ipynb？创建=1
…_` object hunter`:http://nbviewer.ipython.org/url/raw.github.com/hugadams/pyparty/master/examples/notebooks/objecthunt_tutorial.ipynb？create=1
笔记本使用"pylab"初始化：
ipython笔记本--pylab=inline
查看/编辑笔记本时遇到问题？考虑使用"enthough
canopy"，它有一个内置的笔记本内核，以及一个图形化的包管理器。
为了便于查看，请将每个笔记本的github url粘贴到ipython笔记本查看器中。
…_文档：http://hugadams.github.com/pyparty/
。_` ipython notebook`:http://ipython.org/notebook.html？utm_content=buffer83c2c&utm_source=buffer&；utm_medium=twitter&utm_campaign=buffer
。_`热情的冠层`:https://www.enthought.com/products/canopy/
。_查看器：http://nbviewer.ipython.org/
**这些笔记本可免费重新分发。如果在出版物中引用，请引用：**
-Hughes，A.（2012）。`等离子体纳米生物传感的计算框架。蟒蛇科学会议。
…_`等离子纳米生物传感的计算框架：https://www.researchgate.net/publication/236672995\u等离子纳米生物传感的计算框架：
在图像处理管道中。
*一些关键功能包括*：
1。pythonic**particlemanager**，用于存储和操作来自图像
标签或内置形状的粒子。**particles**的一些亮点包括：
-一种用于数组操作（如旋转和
转换）的通用数据结构。
-`skipage``描述符作为所有粒子的主要属性。
-基于numpy逻辑索引语法的过滤和映射。
2.一个用于绘制粒子图案的**网格**系统，以及用于创建
图像背景的网格实用程序。一个**画布**可以轻松集成*网格*、*粒子*和灵活的*背景*。
此外，canvas还为以下操作提供了简化的接口：
-二值化/阈值化
-绘图
-切片和其他pythonic容器操作
4。基于matplotlib.imshow（）的绘图api，通常支持
光栅化和'matplotlib patches'.
5。灵活的颜色名称（‘红色’，（1,0,0），00ff00）和严格的输入
，以确保数据和绘图的一致性。
6.所有粒子类型支持的常规ndarray操作，如旋转和平移。
>7。为图像添加**噪音**的API。
…_描述：http://scikit image.org/docs/dev/api/skimage.measure.html regionprops
。_` matplotlib补丁：http://matplotlib.org/examples/api/patch_collection.html
===br/>===br/>==br/>==br/>
任务非常适合"pyparty"的任务包括：
1。基于像
偏心率和面积这样的描述符对细胞进行过滤和表征。在阴影背景上绘制粒子网格以比较阈值算法的性能。以"pythonic"方式操作粒子：
-删除所有具有50像素区域的粒子。
-按增大偏心率的顺序对椭圆进行排序和着色。
-放大图像下半部分中出现的所有粒子。不离开python的脚本。
5.将粒子绘制为光栅化或matplotlib面片并排。
简而言之，如果您正在进行图像分析并发现
生成、管理或标记粒子是一个瓶颈，则可以考虑使用"pyparty"。
…_ patch collection:http://matplotlib.org/examples/api/patch-collection.html
history
==
``pyparty``最初始于乔治华盛顿大学（2013年），致力于为玻璃基板上的金纳米粒子的sem和afm图像生成测试数据。
我们非常喜欢用于图像处理的scikit-image应该在生成测试数据时实现。
我们试图提供一个api来管理来自真实图像的标记粒子。scikit图像绘制和测量模块为"pyparty"试图简化的核心功能奠定了基础。
图像.
…_图片J:http://rsbweb.nih.gov/ij/
_ bsd:https://github.com/hugadams/pyparty/blob/master/license.txt
依赖项
==
``pyparty``需要``scikit image``，``traits``及其依赖项，这些依赖项
包括``numpy``和``matplotlib``等许多核心包。如果您是python科学计算的新手，请考虑下载打包的发行版。_发行版：https://www.enthough.com/products/canopy/
``pyparty``使用traits，因为它非常适合编写干净的、类型检查的面向对象类。除非您为"pyparty"开发，否则不需要理解或使用"traits"`
；*它不在公共api*中使用，并且在核心功能稳定后，在以后的部分中可能会被删除。_ traits:http://code.enthough.com/projects/traits/
_ pypi:https://pypi.python.org/pypi/pyparty
确保已安装pip:
sudo-apt-get-install-python-pip
然后：
pip-install-pyparty
要安装所有依赖项，请从github下载"pyparty"，导航到基本目录并键入pe:
pip install-r requirements.txt
不安装任何依赖项。
相关库
=======
对python生态系统感兴趣吗？查看一些相关的库：
-numpy（python中的基本矢量化数字）
-scipy（基于numpy的核心科学库集合）
-scikit-image（scipy图像处理套件）
-matplotlib（python中的事实静态绘图）
-pandasty``particlemanager api）
-ilastik（交互式学习和分割工具）
-hellow（python图像库）
_枕头：http://python imaging.github.io/
…_纽比：http://www.numpy.org/
…_熊猫：http://pandas.pydata.org/
…_科学版：http://scipy.org/
…_ matplotlib:http://matplotlib.org/
。_ ilastik:http://www.ilastik.org/
请用适当的标签填写github
问题。_问题：https://github.com/hugadams/pyparty/issues
我从事生物分子传感和等离子体电子学。
像任何一个博士生一样，我的时间被很多项目占用。因此，
"pyparty"源代码可能有些地方很混乱，一个合适的notests
平台仍在开发中。批量运行ipython笔记本教程
是一个基本的回归测试平台。
…_研究门：https://www.researchgate.net/profile/adam_hughes2/？ev=hdr_xprf
。_ LinkedIn：http://www.linkedin.com/profile/view？id=121484744&；goback=%2enmp_*1_*1_*1_*1_*1_*1_*1_*1&trk=spm_pic
。_推特：https://twitter.com/hughesadam87
致谢
您的scikit图像团队对我们在
邮件列表上的耐心和帮助，以及为社区建立了一个很棒的库。
感谢无数的开发人员，他们耐心地回答了我在太多邮件列表和站点上提出的数百个问题。
感谢"刘兆文"对本项目的所有帮助，对我们的其他项目的帮助，对您的无微不至的鼓励（以及对熊猫的鼓励）。
_`刘兆文：https://github.com/evelynliu77
：高度：100px
：宽度：200px
：比例：50%
：alt:替换文本
：对齐：左
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有什么新功能
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请查看"object hunter"，一个"pyparty"脚本，用于识别、汇总和绘制
g图像中的对象组。
…_` object hunter`:http://nbviewer.ipython.org/url/raw.github.com/hugadams/pyparty/master/examples/notebooks/objecthunt_tutorial.ipynb？create=1
==1
==py party:python（py）particles（party）
==pyparty:python（py）particles（party）是一个小库，用于在二维图像中绘制、标记、模式化和操作
粒子。`` pyparty``主要建立在优秀的图像处理库scikit-image上。_ scikit-image:http://scikit image.org
Getting Started
==
>当前文档（和In-a-Pinch测试套件）是一系列示例笔记本
（`ipython notebook`\u），涵盖了大多数基础知识。这些链接如下：
-**教程**：
-`Intro to Canvas:basic operations`\u
-`Intro to shapes`\u
-`Intro to grids`\u
-`Intro to multicanvas`\u
-**图片标签**：
-`Intro to labeling`\u
-``_
-**其他**：
-`matplotlib彩色地图`
-`watershedding example adapted`
-**人造图像**：
-`basic artificial sem images and noise`\u
-`simple images and labels for jors`\br/>
-**脚本**：
-`object hunter`\br/>
-**即将推出**：
-*先进的人工扫描电镜/透射电镜图像*
…_`画布简介：基本操作`:http://nbviewer.ipython.org/github/hugadams/pyparty/blob/master/examples/notebooks/basictests.ipynb？创建=1
…_`形状简介`:http://nbviewer.ipython.org/github/hugadams/pyparty/blob/master/examples/notebooks/shapes.ipynb？创建=1
…_` Grids简介：http://nbviewer.ipython.org/github/hugadams/pyparty/blob/master/examples/notebooks/grids.ipynb？创建=1
…_` multicanvas简介：http://nbviewer.ipython.org/github/hugadams/pyparty/blob/master/examples/notebooks/multi_tutorial.ipynb？创建=1
…_`标签简介`:http://nbviewer.ipython.org/github/hugadams/pyparty/blob/master/examples/notebooks/analyze_particles.ipynb？创建=1
…_`标记纳米颗粒物种：http://nbviewer.ipython.org/github/hugadams/pyparty/blob/master/examples/notebooks/groups_labels.ipynb？创建=1
…_`基本的人工扫描电镜图像和噪声`:http://nbviewer.ipython.org/github/hugadams/pyparty/blob/master/examples/notebooks/making_noise.ipynb？创建=1
…_` matplotlib color maps`:http://nbviewer.ipython.org/github/hugadams/pyparty/blob/master/examples/notebooks/gwu_maps.ipynb？创建=1
…_`改编的分水岭示例：http://nbviewer.ipython.org/github/hugadams/pyparty/blob/master/examples/notebooks/watershed.ipynb？创建=1
…_` jors的简单图像和标签：http://nbviewer.ipython.org/github/hugadams/pyparty/blob/master/examples/notebooks/jors_data.ipynb？创建=1
…_` object hunter`:http://nbviewer.ipython.org/url/raw.github.com/hugadams/pyparty/master/examples/notebooks/objecthunt_tutorial.ipynb？create=1
笔记本使用"pylab"初始化：
ipython笔记本--pylab=inline
查看/编辑笔记本时遇到问题？考虑使用"enthough
canopy"，它有一个内置的笔记本内核，以及一个图形化的包管理器。
为了便于查看，请将每个笔记本的github url粘贴到ipython笔记本查看器中。
…_文档：http://hugadams.github.com/pyparty/
。_` ipython notebook`:http://ipython.org/notebook.html？utm_content=buffer83c2c&utm_source=buffer&；utm_medium=twitter&utm_campaign=buffer
。_`热情的冠层`:https://www.enthought.com/products/canopy/
。_查看器：http://nbviewer.ipython.org/
**这些笔记本可免费重新分发。如果在出版物中引用，请引用：**
-Hughes，A.（2012）。`等离子体纳米生物传感的计算框架。蟒蛇科学会议。
…_`等离子纳米生物传感的计算框架：https://www.researchgate.net/publication/236672995\u等离子纳米生物传感的计算框架：
在图像处理管道中。
*一些关键功能包括*：
1。pythonic**particlemanager**，用于存储和操作来自图像
标签或内置形状的粒子。**particles**的一些亮点包括：
-一种用于数组操作（如旋转和
转换）的通用数据结构。
-`skipage``描述符作为所有粒子的主要属性。
-基于numpy逻辑索引语法的过滤和映射。
2.一个用于绘制粒子图案的**网格**系统，以及用于创建
图像背景的网格实用程序。一个**画布**可以轻松集成*网格*、*粒子*和灵活的*背景*。
此外，canvas还为以下操作提供了简化的接口：
-二值化/阈值化
-绘图
-切片和其他pythonic容器操作
4。基于matplotlib.imshow（）的绘图api，通常支持
光栅化和'matplotlib patches'.
5。灵活的颜色名称（‘红色’，（1,0,0），00ff00）和严格的输入
，以确保数据和绘图的一致性。
6.所有粒子类型支持的常规ndarray操作，如旋转和平移。
>7。为图像添加**噪音**的API。
…_描述：http://scikit image.org/docs/dev/api/skimage.measure.html regionprops
。_` matplotlib补丁：http://matplotlib.org/examples/api/patch_collection.html
===br/>===br/>==br/>==br/>
任务非常适合"pyparty"的任务包括：
1。基于像
偏心率和面积这样的描述符对细胞进行过滤和表征。在阴影背景上绘制粒子网格以比较阈值算法的性能。以"pythonic"方式操作粒子：
-删除所有具有50像素区域的粒子。
-按增大偏心率的顺序对椭圆进行排序和着色。
-放大图像下半部分中出现的所有粒子。不离开python的脚本。
5.将粒子绘制为光栅化或matplotlib面片并排。
简而言之，如果您正在进行图像分析并发现
生成、管理或标记粒子是一个瓶颈，则可以考虑使用"pyparty"。
…_ patch collection:http://matplotlib.org/examples/api/patch-collection.html
history
==
``pyparty``最初始于乔治华盛顿大学（2013年），致力于为玻璃基板上的金纳米粒子的sem和afm图像生成测试数据。
我们非常喜欢用于图像处理的scikit-image应该在生成测试数据时实现。
我们试图提供一个api来管理来自真实图像的标记粒子。scikit图像绘制和测量模块为"pyparty"试图简化的核心功能奠定了基础。
图像.
…_图片J:http://rsbweb.nih.gov/ij/
_ bsd:https://github.com/hugadams/pyparty/blob/master/license.txt
依赖项
==
``pyparty``需要``scikit image``，``traits``及其依赖项，这些依赖项
包括``numpy``和``matplotlib``等许多核心包。如果您是python科学计算的新手，请考虑下载打包的发行版。_发行版：https://www.enthough.com/products/canopy/
``pyparty``使用traits，因为它非常适合编写干净的、类型检查的面向对象类。除非您为"pyparty"开发，否则不需要理解或使用"traits"`
；*它不在公共api*中使用，并且在核心功能稳定后，在以后的部分中可能会被删除。_ traits:http://code.enthough.com/projects/traits/
_ pypi:https://pypi.python.org/pypi/pyparty
确保已安装pip:
sudo-apt-get-install-python-pip
然后：
pip-install-pyparty
要安装所有依赖项，请从github下载"pyparty"，导航到基本目录并键入pe:
pip install-r requirements.txt
不安装任何依赖项。
相关库
=======
对python生态系统感兴趣吗？查看一些相关的库：
-numpy（python中的基本矢量化数字）
-scipy（基于numpy的核心科学库集合）
-scikit-image（scipy图像处理套件）
-matplotlib（python中的事实静态绘图）
-pandasty``particlemanager api）
-ilastik（交互式学习和分割工具）
-hellow（python图像库）
_枕头：http://python imaging.github.io/
…_纽比：http://www.numpy.org/
…_熊猫：http://pandas.pydata.org/
…_科学版：http://scipy.org/
…_ matplotlib:http://matplotlib.org/
。_ ilastik:http://www.ilastik.org/
请用适当的标签填写github
问题。_问题：https://github.com/hugadams/pyparty/issues
我从事生物分子传感和等离子体电子学。
像任何一个博士生一样，我的时间被很多项目占用。因此，
"pyparty"源代码可能有些地方很混乱，一个合适的notests
平台仍在开发中。批量运行ipython笔记本教程
是一个基本的回归测试平台。
…_研究门：https://www.researchgate.net/profile/adam_hughes2/？ev=hdr_xprf
。_ LinkedIn：http://www.linkedin.com/profile/view？id=121484744&；goback=%2enmp_*1_*1_*1_*1_*1_*1_*1_*1&trk=spm_pic
。_推特：https://twitter.com/hughesadam87
致谢
您的scikit图像团队对我们在
邮件列表上的耐心和帮助，以及为社区建立了一个很棒的库。
感谢无数的开发人员，他们耐心地回答了我在太多邮件列表和站点上提出的数百个问题。
感谢"刘兆文"对本项目的所有帮助，对我们的其他项目的帮助，对您的无微不至的鼓励（以及对熊猫的鼓励）。
_`刘兆文：https://github.com/evelynliu77
欢迎加入QQ群-->： 979659372
