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Apilar imágenes

Los "apilamientos" de imágenes son una metáfora útil para entender los datos multidimensionales. Cada dimensión superior es un apilamiento de arrays de menor dimensión.

En este ejercicio, usaremos la función stack() de NumPy para combinar varias matrices 2D en un volumen 3D. Por convención, los datos volumétricos deben apilarse a lo largo de la primera dimensión: vol[plane, row, col].

Nota: realizar cualquier operación sobre un objeto Image de ImageIO lo convertirá en un numpy.ndarray, eliminando sus metadatos.

Este ejercicio forma parte del curso

Análisis de imágenes biomédicas en Python

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Instrucciones del ejercicio

  • Importa imageio y numpy (como np).
  • Carga "chest-220.dcm", "chest-221.dcm" y "chest-222.dcm".
  • Crea un volumen 3D usando np.stack(). Establece el axis de apilado en 0.
  • Imprime el atributo shape de vol.

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# Import ImageIO and NumPy
import imageio.v2 as imageio
import ____ as ____

# Read in each 2D image
im1 = imageio.imread('chest-220.dcm')
im2 = ____
im3 = ____

# Stack images into a volume
vol = np.stack(____)
print('Volume dimensions:', ____)
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