Andere Ansichten plotten
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>Übungsanweisungen
- Schneide eine 2D-Ebene aus
vol, bei der "Achse 1"256ist. - Schneide eine 2D-Ebene aus
vol, bei der "Achse 2"256ist. - 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 setzecmap='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()