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Beliebige zwei Dimensionen eines Arrays können ein Bild bilden, und das Schneiden entlang unterschiedlicher Achsen kann eine hilfreiche Perspektive liefern. Ungleiche Abtastraten können jedoch zu verzerrten Bildern führen.

Das Ändern des Aspect-Verhältnisses kann dem entgegenwirken, indem die Breite einer der Dimensionen erhöht wird.

Plotte in dieser Übung Bilder, die entlang der zweiten und dritten Dimension von vol geschnitten sind. Setze das Seitenverhältnis explizit, um unverzerrte Bilder zu erzeugen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Biomedizinische Bildanalyse mit Python</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Schneide eine 2D-Ebene aus vol, bei der "Achse 1" 256 ist.
  • Schneide eine 2D-Ebene aus vol, bei der "Achse 2" 256 ist.
  • Berechne für jedes Bild das Seitenverhältnis, indem du die Bild-"sampling"-Rate für Achse 0 durch die der gegnerischen Achse teilst. Diese Information steht in vol.meta.
  • Plotte die Bilder in einem Subplot-Array. Gib das aspect-Verhältnis für jedes Bild an und setze cmap='gray'.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Select frame from "vol"
im1 = vol[:, 256, :]
im2 = ____

# Compute aspect ratios
d0, d1, d2 = ____
asp1 = d0 / d2
asp2 = ____

# Plot the images on a subplots array 
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=1)
axes[0].imshow(im1, cmap='gray', ____)
____
plt.show()
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