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किसी भी ऐरे के दो डायमेंशन मिलकर एक इमेज बना सकते हैं, और अलग-अलग अक्षों पर स्लाइस करने से नया परिप्रेक्ष्य मिल सकता है। लेकिन, असमान सैंपलिंग रेट्स इमेज को विकृत कर सकते हैं.
Aspect रेशियो बदलकर आप इसे संभाल सकते हैं, यानी किसी एक डायमेंशन की चौड़ाई बढ़ाकर.
इस अभ्यास में, vol की दूसरी और तीसरी डायमेंशन के साथ स्लाइस की गई इमेजें प्लॉट कीजिए। बिना विकृति वाली इमेज पाने के लिए आस्पेक्ट रेशियो स्पष्ट रूप से सेट कीजिए.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में बायोमेडिकल इमेज विश्लेषण
अभ्यास निर्देश
volसे 2D प्लेन स्लाइस कीजिए जहाँ "axis 1"256है.volसे 2D प्लेन स्लाइस कीजिए जहाँ "axis 2"256है.- हर इमेज के लिए, आस्पेक्ट रेशियो निकालिए: axis 0 के इमेज "sampling" रेट को उसके अपोज़िट ऐक्सिस के रेट से भाग दीजिए. यह जानकारी
vol.metaमें है. - इमेजों को एक subplots ऐरे में प्लॉट कीजिए. हर इमेज के लिए
aspectरेशियो स्पेसिफाई करें, औरcmap='gray'सेट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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()