6 объемных 3d рисунков по клеточкам от Лум Планет
6 объемных 3d рисунков по клеточкам от Лум Планет — diyliving.ru- Главная
- 🧶 Видео советы
- Хобби
- 6 объемных 3d рисунков по клеточкам
Лум Планет
Все видео: 101 шт
Другие видео советы канала — Лум Планет
DIY мини сквиши — топперы на карандаш из бумаги своими руками
Лум Планет
4 DIY органайзер своими руками
Лум Планет
DIY наклейки с мишками
Лум Планет
10 идеи для декоративного скотча своими руками
Лум Планет
6 объемных 3d рисунков по клеточкам! Если скучно и хочется чего-то занимательного, давайте порисуем! Шаг за шагом, легко и просто я покажу, как нарисовать объемные рисунки по клеточкам в обычной тетради! У вас обязательно получится!
Источник
Расслабляющая керамика и поделки из полимерной глины
БЕРИ И ДЕЛАЙ – Дети
Невероятные лайфхаки для сада, которые вам точно понравятся
БЕРИ И ДЕЛАЙ – Дети
Лайфхаки и идеи поделок из эпоксидной смолы, которые вы могли бы попробовать
БЕРИ И ДЕЛАЙ – Дети
Этот мощный природный антибиотик лечит от 100 болезней.
Прополис лечение и применение
LOVISOVET
Другие видео советы категории — Хобби
Вставь ветку в скорлупу! 15 милых идей для осеннего декора
На все руки
5 идей лоскутных одеял, покрывал из старых вещей и ненужных лоскутов
Пошив и ремонт одежды
Новая жизнь старой мебели. Опять за старое с Bubi. Переделка старых стульев
Bubenitta
Невероятные лайфхаки и эксперименты с воздушными шарами
БЕРИ И ДЕЛАЙ – Дети
6 объемных 3d рисунков по клеточкам от Лум Планет смотреть на сайте diyliving.ru.
Allen Cell & Structure Segmenter
The Allen Cell & Structure Segmenter (Segmenter) — это набор инструментов с открытым исходным кодом на основе Python, разработанный в Институте клеточных наук Аллена для 3D-сегментации внутриклеточных структур на изображениях с флуоресцентного микроскопа. Инструментарий использует данные 3D-изображений живых клеток с высокой степенью репликации, собранные в Институте клеточных наук Аллена для более чем 30 эндогенных флуоресцентно меченных линий плюрипотентных стволовых клеток человека (hiPSC). Каждая клеточная линия представляет собой различную внутриклеточную структуру с одним или несколькими отчетливыми паттернами локализации в недифференцированных клетках hiPS и кардиомиоцитах, происходящих из hiPSC. |
Этот набор инструментов объединяет классическую сегментацию изображений и итерационные рабочие процессы глубокого обучения, сначала для создания исходных высококачественных трехмерных сегментаций внутриклеточных структур, а затем для простой обработки этих результатов для получения исходных данных для построения надежных и точных моделей глубокого обучения.Начало работы с Сегментером
Графический интерфейс для сегмент Узнайте, как использовать сегмент с помощью плагина GUI для Napari (подробности ниже) Jupyter Notebook Собственная таблица Demo ↗︎ | Код Segmenter на GitHub Классический код ↗ Код ML ↗ Зоопарк моделей ↗ | Ресурсы
|
Получите плагин Segmenter
Получите доступ к возможностям 3D-сегментации Segmenter через интуитивно понятный графический пользовательский интерфейс, недавно доступный как плагин Allen Cell & Structure Segmenter для популярного плагина open (9000) программное обеспечение для анализа исходного изображения напари .
Версия 1.0.0 (30 июня 2021 г.)
- Все классические рабочие процессы сегментации в справочной таблице доступны в подключаемом модуле
- Настройте параметры рабочего процесса, чтобы максимизировать качество сегментации ваших данных
- Сохранение/загрузка настраиваемых рабочих процессов
- Запуск пакетной обработки по умолчанию или настраиваемые рабочие процессы
8
1. Установите napari Открыть учебник | 2. Установите плагин Segmenter В приложении napari вы можете найти плагин «napari-allencell-segmenter» и установить его, открыв пункт меню «Плагины» -> «Установить/удалить пакет(ы)».  )». Посмотрите это видеоруководство, чтобы установить плагин.См. сведения о плагине | Нажмите на изображение, чтобы просмотреть видеоинструкцию по установке плагина |
Заметки о разработке
Мы постоянно стремимся сделать Segmenter более доступным для биологов и приняли участие в Альфа-группе подключаемых модулей Napari, чтобы разработать надежный доступ к базовой инфраструктуре Segmenter и его классическим рабочим процессам сегментации. Первый выпуск предоставляет пользовательский интерфейс для всех классических рабочих процессов Segmenter . В будущем мы планируем сделать полный функционал Segmenter доступен в плагине.
Обзор сегментатора
Segmenter состоит из двух взаимодополняющих элементов: классического рабочего процесса сегментации изображений с ограниченным набором алгоритмов и параметров и итеративного рабочего процесса сегментации с глубоким обучением.
Мы создали набор из 20 классических рабочих процессов сегментации изображений, основанных на 20 различных и репрезентативных шаблонах локализации внутриклеточных структур, в качестве эталона «справочной таблицы» и отправной точки для пользователей. Итеративный рабочий процесс глубокого обучения может взять верх, когда классического рабочего процесса сегментации недостаточно. Две простые стратегии курирования «человек в цикле» преобразуют набор результатов классического рабочего процесса сегментации изображений в набор трехмерных наземных изображений для итеративного обучения модели без необходимости ручного рисования в 3D. 9Таким образом, 0007 Segmenter
Чтобы получить доступ к набору инструментов, ознакомьтесь с нашими репозиториями Github для получения кода машинного обучения и классического кода, а также сопроводительного документа по bioRxiv.
Примечание :
- Из-за задержки между циклами разработки и производства результаты сегментации приведены на странице загрузки данных 9.0007 постоянно обновляются с использованием нашего нового инструментария. Тем временем применение нашего кода машинного обучения или классического кода на Github может дать самые свежие результаты сегментации.
- Благодарим за отзыв. Пожалуйста, посетите раздел Segmenter на дискуссионном форуме image.sc, чтобы получить ответы на вопросы и комментарии сообщества.
Чтобы помочь биологам и ученым-вычислителям в использовании Segmenter , посмотрите два наших видеоурока:
| Сегментатор клеточной структуры Allen: Создание нового классического рабочего процесса сегментации изображений | |
Графики трехмерной сетки в Python
питон > Трехмерные графики > Графики 3D-сетки
Предложить редактирование этой страницыКак создавать 3D-сетки
Новое в Plotly?
Plotly — бесплатная графическая библиотека с открытым исходным кодом для Python.
Мы рекомендуем вам прочитать наше руководство по началу работы, чтобы получить последние инструкции по установке или обновлению, а затем перейти к нашим учебным пособиям по основам Plotly или погрузиться прямо в некоторые учебные пособия по базовым диаграммам.
Пример простой трехмерной сетки¶
go.Mesh4d рисует трехмерный набор треугольников с вершинами, заданными x , y и z . Если даны только координаты, для рисования треугольников используется такой алгоритм, как триангуляция Делоне. В противном случае треугольники могут быть заданы с помощью i , j и k параметры (см. примеры ниже).
В [1]:
импортировать plotly.graph_objects как есть
импортировать numpy как np
# Загрузить набор данных из репозитория plotly
pts = np.loadtxt(np.DataSource().open('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/mesh_dataset.txt'))
х, у, г = пт.
Т
fig = go.Figure(data=[go.Mesh4d(x=x, y=y, z=z, color='светло-розовый', opacity=0,50)])
рис.шоу()
Т
fig = go.Figure(data=[go.Mesh4d(x=x, y=y, z=z, color='светло-розовый', opacity=0,50)])
рис.шоу()
Пример 3D-сетки с Alphahull¶
9Параметр 0240 alphahull устанавливает форму сетки. Если значение равно -1 (значение по умолчанию), используется триангуляция Делоне. Если >0, то используется алгоритм альфа-формы. Если 0, представлена выпуклая оболочка (что приводит к выпуклому телу).
В [2]:
импортировать plotly.graph_objects как есть
импортировать numpy как np
pts = np.loadtxt(np.DataSource().open('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/mesh_dataset.txt'))
х, у, г = пт.Т
fig = go.Figure(data=[go.Mesh4d(x=x, y=y, z=z,
альфахалл = 5,
непрозрачность=0,4,
цвет='голубой')])
рис.шоу()
3D-сетка в Dash¶
Dash — лучший способ создавать аналитические приложения на Python с использованием рисунков Plotly. Чтобы запустить приложение ниже, запустите pip install dash , нажмите «Загрузить», чтобы получить код, и запустите python app. .
py
Начните с официальной документации Dash, и узнайте, как без особых усилий стилизовать и развертывать подобные приложения с помощью Dash Enterprise.
Выход[3]:
Зарегистрируйтесь в Dash Club → Бесплатные шпаргалки, а также обновления от Криса Пармера и Адама Шредера доставляются на ваш почтовый ящик каждые два месяца. Включает советы и рекомендации, приложения сообщества и подробные сведения об архитектуре Dash. Присоединяйтесь .
Mesh Tetrahedron¶
В этом примере мы используем параметры i , j и k для задания вручную геометрии треугольников сетки.
В [4]:
импортировать plotly.graph_objects как есть
рис = идти.Рисунок(данные=[
go.Mesh4d(
х=[0, 1, 2, 0],
у = [0, 0, 1, 2],
г = [0, 2, 0, 1],
colorbar_title = 'г',
цветовая гамма=[[0, 'золото'],
[0,5, «средне-бирюзовый»],
[1, пурпурный]],
# Интенсивность каждой вершины, которая будет интерполирована и окрашена
интенсивность = [0, 0,33, 0,66, 1],
# i, j и k задают вершины треугольников
# здесь мы представляем 4 треугольника поверхности тетраэдра
я = [0, 0, 0, 1],
j=[1, 2, 3, 2],
к=[2, 3, 1, 3],
имя = 'у',
Шоускейл = Истина
)
])
рис. шоу()
шоу()
Сетчатый куб¶
В [5]:
импортировать plotly.graph_objects как есть
импортировать numpy как np
рис = идти.Рисунок(данные=[
go.Mesh4d(
# 8 вершин куба
х=[0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1],
у = [0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0],
г = [0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1],
colorbar_title = 'г',
цветовая гамма=[[0, 'золото'],
[0,5, «средне-бирюзовый»],
[1, пурпурный]],
# Интенсивность каждой вершины, которая будет интерполирована и окрашена
интенсивность = np.linspace(0, 1, 8, конечная точка = Истина),
# i, j и k задают вершины треугольников
я = [7, 0, 0, 0, 4, 4, 6, 6, 4, 0, 3, 2],
j = [3, 4, 1, 2, 5, 6, 5, 2, 0, 1, 6, 3],
к = [0, 7, 2, 3, 6, 7, 1, 1, 5, 5, 7, 6],
имя = 'у',
Шоускейл = Истина
)
])
рис.шоу()
Значения интенсивности, определенные для вершин или ячеек¶
Атрибут интенсивности в go. может быть установлен на 
Mesh4d вершина (режим по умолчанию, в этом случае значения интенсивности интерполируются между значениями, определенными на вершинах) или на ячейка (значение всей ячейки, без интерполяции). Обратите внимание, что параметр интенсивности должен иметь ту же длину, что и количество вершин или ячеек, в зависимости от режима интенсивности .
В то время как в предыдущем примере использовалась интенсивность по умолчанию = 'vertex' , здесь мы строим ту же сетку с интенсивностью = 'cell' .
В [6]:
импортировать plotly.graph_objects как есть рис = идти.Рисунок(данные=[ go.Mesh4d( # 8 вершин куба х=[0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1], у = [0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0], г = [0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1], colorbar_title = 'г', цветовая гамма=[[0, 'золото'], [0,5, «средне-бирюзовый»], [1, пурпурный]], # Интенсивность каждой вершины, которая будет интерполирована и окрашена интенсивность = np.
