Python工具实现3D骨架转图形并用Mayavi可视化

该工具利用了Networkx库，该库不仅允许量化网络拓扑，而且还提供了方便的数据结构，非常适合编写自己的分析工具。此外，该工具还包含设计用来对骨细胞网络共聚焦图像进行分析的方法，包括许多功能来分析网络和图像过滤等。如果在科学出版物中使用network_3d，建议引用Repp, Felix等人的文章《人骨中成骨细胞网络管密度的空间异质性》（Bone Reports, 6（2017）：101-108）。 要使用该工具，建议安装Anaconda Python并安装最新版本的scikit-image、networkx和mayavi。在使用可视化功能时，最好在ipython环境中运行，通过设置gui=qt选项。该工具的使用并不复杂，可以从scikit-image的morphology模块中导入并直接使用。 Networkx是一个强大的库，它提供了丰富的数据结构和算法用于创建、操作和研究复杂网络的结构、动态和功能。它可以用于建立各种类型的图，包括但不限于无向图、有向图、加权图等。在分析网络拓扑时，Networkx提供的图对象允许用户快速计算网络中的节点、边、连通分量以及最短路径等基本属性。 Mayavi是一个3D数据可视化软件库，它可以用来展示科学数据，包括体素数据、网格数据和矢量场。Mayavi特别适合于复杂的3D图形展示，具有交互式的数据探索和可视化能力。它提供了丰富的接口和模块，可以很方便地集成到Python脚本中，并且可以与Networkx结合使用，将复杂网络的数据以三维图形的形式展现出来。 该工具的使用场景广泛，特别是在生物医学领域，比如分析骨细胞网络的共聚焦图像。由于网络x和mayavi的功能强大和灵活性，该工具也可以被扩展到其他需要复杂网络分析和三维可视化的领域。 使用该工具时，需要遵循开源协议，开源项目意味着源代码对所有人都是开放的，任何人都可以查看、修改和分发源代码。这有利于促进技术的透明性、创新以及社群之间的合作。 最后，通过压缩包子文件的文件名称列表可以看出，该工具的文件名是network_3d-master，表明这个版本是网络工具network_3d的主版本，用户在安装和使用过程中应当注意版本兼容性和更新的问题。"