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Eine Maske abstimmen

Unvollkommene Masken lassen sich durch das Hinzufügen und Entfernen von Pixeln nachjustieren. SciPy bietet dafür mehrere hilfreiche Methoden:

  • binary_dilation: Fügt entlang der Kanten Pixel hinzu
  • binary_erosion: Entfernt entlang der Kanten Pixel
  • binary_opening: Erodieren und dann Dilatieren, „öffnet" Bereiche an Kanten
  • binary_closing: Dilatieren und dann Erodieren, „füllt" Löcher

Erstelle in dieser Übung zunächst eine Knochenmaske und stimme sie dann so ab, dass zusätzliche Pixel eingeschlossen werden.

Für die restlichen Übungen haben wir den folgenden Import bereits für dich ausgeführt:

import scipy.ndimage as ndi

Diese Übung ist Teil des Kurses

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

  • Erzeuge eine Knochenmaske, indem du Pixel aus im auswählst, die größer oder gleich 145 sind.
  • Verwende ndi.binary_dilation(), um die Größe von mask_bone zu erhöhen. Setze iterations auf 5, um die Dilatation mehrfach auszuführen.
  • Verwende ndi.binary_closing(), um Löcher in mask_bone zu füllen. Setze iterations auf 5, um Löcher bis zu 10 Pixel Breite zu schließen.
  • Plotte die ursprüngliche und die abgestimmte Maske.

Interaktive praktische Übung

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

# Create and tune bone mask
mask_bone = ____
mask_dilate = ndi.binary_dilation(____, ____)
mask_closed = ____

# Plot masked images
fig, axes = plt.subplots(1,3)
axes[0].imshow(mask_bone)
axes[1].imshow(mask_dilate)
____
format_and_render_plot()
Code bearbeiten und ausführen