इंटेंसिटी
इस अध्याय में, हम 2017 की Radiological Society of North America competition से लिए गए एक हाथ के रेडियोग्राफ पर काम करेंगे. घनी ऊतकों, जैसे हड्डी, में x-ray absorption सबसे अधिक होता है, इसलिए प्राप्त इंटेंसिटी भी ऊँची होनी चाहिए. इसी कारण, ऐसी इमेज का उपयोग बच्चों में "bone age" का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है.
शुरू करने के लिए, इमेज लोड करते हैं और उसकी इंटेंसिटी रेंज देखते हैं.
इमेज का datatype संभावित इंटेंसिटी रेंज निर्धारित करता है: जैसे, 8-bit unsigned integers (uint8) के मान 0 से 255 तक हो सकते हैं. एक colorbar विज़ुअलाइज़्ड इमेज से इन मानों को जोड़कर समझने में मदद करती है.
इस अध्याय की सभी exercises में निम्नलिखित imports शामिल हैं:
import imageio.v2 as imageio
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में बायोमेडिकल इमेज विश्लेषण
अभ्यास निर्देश
imageioका उपयोग करके "hand-xray.jpg" इमेज लोड करें.- इमेज का data type (
dtype), न्यूनतम (min()) और अधिकतम इंटेंसिटी (max()) प्रिंट करें. plt.imshow()से इमेज प्लॉट करें.vminऔरvmaxarguments का उपयोग करके colormap के न्यूनतम (0) और अधिकतम (255) मान स्पष्ट रूप से सेट करें.plt.colorbar()से colorbar जोड़ें, फिर custom फंक्शनformat_and_render_plot()से प्लॉट रेंडर करें. यह आपके लिए पहले से तैयार है.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Load the hand radiograph
im = ____
print('Data type:', ____)
print('Min. value:', ____)
print('Max value:', ____)
# Plot the grayscale image
____
plt.colorbar()
format_and_render_plot()