Resampling
इमेज अलग-अलग आकारों और अनुपातों में मिलती हैं. जब इन्हें एक जैसा बनाना हो, तो resampling बहुत काम आती है. दो आम उपयोग हैं:
- Downsampling: पिक्सल डेटा को मिलाकर आकार घटाना
- Upsampling: पिक्सल डेटा को बाँटकर आकार बढ़ाना
इस अभ्यास में, ब्रेन इमेज (im) को पहले transform कीजिए और फिर resample कीजिए, ताकि आप देख सकें कि इमेज के आकार पर इसका क्या असर पड़ता है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में बायोमेडिकल इमेज विश्लेषण
अभ्यास निर्देश
imको 20 पिक्सल बाएँ और 20 पिक्सल ऊपर शिफ्ट करें, यानी(-20, -20). फिर इसे 35 डिग्री नीचे की ओर घुमाएँ.reshapeके लिए एक मान देना न भूलें.ndi.zoom()का उपयोग करके इमेज को (256, 256) से (64, 64) पर downsample करें.ndi.zoom()का उपयोग करके इमेज को (256, 256) से (1024, 1024) पर upsample करें.- Resampled इमेज को plot करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Center and level image
xfm = ndi.shift(____, shift=____)
xfm = ndi.rotate(____, angle=____, reshape=____)
# Resample image
im_dn = ndi.zoom(xfm, zoom=____)
im_up = ____
# Plot the images
fig, axes = plt.subplots(2, 1)
axes[0].imshow(im_dn)
____
format_and_render_plot()