theohmwoa / orthancgif Goto Github PK

• Faire passer la series Id dans l'URL et les nombre de projection et le delay en query tags et les recupérer dans le scripts
• Voir si PIL est pas mieux que imageio. imageio a l'air d'etre la vieille librairie
• si on reste sur imageio on est sur les api v2, devrait avoir un equivalent sur imageio.v3 mais j'ai pas réussi a trouver
• Améliorer la distribution des niveau de gris, l'image est trop saturée

• rendre parametrable la projection (moyenne / max / min) ?
• Nouvelle api pour faire une mosaique ?
• reconstruire le volume avec sitk ?

def project(self, angle:int) -> np.ndarray: if len(self.numpy_array.shape) == 4 : array = np.amax(self.numpy_array, axis = -1) else : array = self.numpy_array axis = 1 vol_angle = scipy.ndimage.interpolation.rotate(array , angle=angle , reshape=False, axes = (1,2)) MIP = np.amax(vol_angle, axis=axis) self.MIP = MIP return MIP

Je pense qu'il faut pas passer par self.MIP pour stocker le resultat et plutot return le mip uniquement (comme c'est déjà le cas).
Mettre la méthode en privée (en python il n'y a pas de visibilité mais la convention est de mettre __ avant le nom de la méthode)
Le if shape ==4 tu peux suprimmer on devrait pas avoir ce cas la (les cas ca va plutot etre soit 2D soit 3D, pas de 4D) - Si 2D je pense on peut throw une error car on pourra pas faire de MIP d'une image 2D (ou plutot transforme le if en un check qu'on a bien 3D et sinon throw une exception)

La mozaic ne se s'affiche pas bien sur Orthanc mais bien en local

la fonction a l'air d'avoir été renomée sur la version actuelle

https://imageio.readthedocs.io/en/v2.19.5/reference/userapi.html?highlight=mimsave#writing-images

Pour le probleme de registration je pense que c'était un probleme avec le settings json qui overridait les env (et qui font que le plugin n'etait pas déclaré)

Dans le dockerfile j'ai fait en sort qu'au build le mip_generator soit copié depuis le chemin relatif (lancer avec docker-compose --build apres une modif du script python pour qu'il soit updaté dans le conteneur)

sur le script j'ai utilisé
memory_output = io.BytesIO()
pour simuler un fichier en mémoire et ne pas à avoir ecrire sur le disque dur