इंटरपोलेशन
इंटरपोलेशन वह तरीका है जिससे किसी इमेज ट्रांसफॉर्मेशन के लागू होने पर नए पिक्सेल इंटेंसिटी का अनुमान लगाया जाता है। SciPy में यह spline फंक्शनों के सेट का उपयोग करके लागू किया जाता है।
ndi.zoom() जैसे फंक्शन का उपयोग करते समय इंटरपोलेशन के order को एडिट करने से प्राप्त अनुमान बदलता है: उच्च order अधिक लचीला अनुमान देता है, लेकिन गणना में अधिक समय लगता है।
इस अभ्यास में, im को अपसम्पल कीजिए और अलग-अलग इंटरपोलेशन orders का परिणामी इमेज पर क्या असर पड़ता है, यह जाँचिए।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में बायोमेडिकल इमेज विश्लेषण
अभ्यास निर्देश
ndi.zoom()का उपयोग करकेimको128, 128के shape से दो बार512, 512तक अपसम्पल करें। पहले इंटरपोलेशनorderको 0 रखें, फिरorderको 5 पर सेट करें।imऔरup0के array shapes प्रिंट करें।- इमेज के क्लोज़-अप्स प्लॉट करें। हर axis पर
128:256इंडेक्स रेंज का उपयोग करें।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Upsample "im" by a factor of 4
up0 = ndi.zoom(____, zoom=____, order=____)
up5 = ____
# Print original and new shape
print('Original shape:', ____)
print('Upsampled shape:', ____)
# Plot close-ups of the new images
fig, axes = plt.subplots(1, 2)
axes[0].imshow(up0[128:256, 128:256])
axes[1].imshow(____)
format_and_render_plots()