Representa otras vistas
Cualquier par de dimensiones de un array puede formar una imagen, y cortar a lo largo de distintos ejes puede dar una perspectiva útil. Sin embargo, las frecuencias de muestreo desiguales pueden crear imágenes distorsionadas.
Cambiar la relación de aspecto puede resolverlo aumentando la anchura de una de las dimensiones.
En este ejercicio, representa imágenes que corten a lo largo de la segunda y la tercera dimensiones de vol. Define explícitamente la relación de aspecto para generar imágenes sin distorsión.
Este ejercicio forma parte del curso
Análisis de imágenes biomédicas en Python
Instrucciones del ejercicio
- Extrae un plano 2D de
voldonde el "eje 1" sea256. - Extrae un plano 2D de
voldonde el "eje 2" sea256. - Para cada imagen, calcula la relación de aspecto dividiendo la frecuencia de "sampling" de la imagen para el eje 0 entre la de su eje opuesto. Esta información está en
vol.meta. - Representa las imágenes en una cuadrícula de subplots. Especifica el parámetro
aspectpara cada imagen y establececmap='gray'.
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
# 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()