Intensité
Dans ce chapitre, nous allons travailler avec une radiographie de la main issue d'un concours de 2017 de la Radiological Society of North America. L'absorption des rayons X est la plus élevée dans les tissus denses comme l'os : les intensités obtenues devraient donc être élevées. Par conséquent, ce type d'image peut être utilisé pour prédire l'« âge osseux » chez les enfants.
Pour commencer, chargeons l'image et vérifions son intervalle d'intensité.
Le type de données de l'image détermine l'intervalle des intensités possibles : par exemple, les entiers non signés sur 8 bits (uint8) peuvent prendre des valeurs de 0 à 255. Une barre de couleurs peut aider à relier ces valeurs à l'image affichée.
Tous les exercices de ce chapitre utilisent les imports suivants :
import imageio.v2 as imageio
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
Cet exercice fait partie du cours
<cours>Analyse d'images biomédicales en Python</cours>Instructions de l’exercice
- Chargez l'image "hand-xray.jpg" avec
imageio. - Affichez le type de données (
dtype) de l'image, ainsi que l'intensité minimale (min()) et maximale (max()). - Tracez l'image avec
plt.imshow(). Définissez explicitement les valeurs minimale (0) et maximale (255) de la carte de couleurs via les argumentsvminetvmax. - Ajoutez une barre de couleurs avec
plt.colorbar(), puis affichez le graphique à l'aide de la fonction personnaliséeformat_and_render_plot(). Cela a déjà été fait pour vous.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Load the hand radiograph
im = ____
print('Data type:', ____)
print('Min. value:', ____)
print('Max value:', ____)
# Plot the grayscale image
____
plt.colorbar()
format_and_render_plot()