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Mask लागू करें

हालाँकि masks बाइनरी होते हैं, इन्हें इमेज पर इस तरह लागू किया जा सकता है कि जहाँ mask False हो, वहाँ के पिक्सेल फ़िल्टर हो जाएँ.

NumPy का where() फंक्शन masks लागू करने का एक लचीला तरीका है. यह तीन आर्ग्युमेंट लेता है:

np.where(condition, x, y)

condition, x और y या तो arrays हो सकते हैं या single values. इससे आप ओरिजिनल इमेज वैल्यूज़ को पास-थ्रू कर सकते हैं, जबकि masked वैल्यूज़ को 0 सेट कर सकते हैं.

आइए अभ्यास करें: hand x-ray (im) से हड्डी-जैसे पिक्सेल्स चुनकर mask लागू करें.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में बायोमेडिकल इमेज विश्लेषण

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • 145 से अधिक या बराबर पिक्सेल्स चुनकर एक Boolean bone mask बनाइए.
  • np.where() का उपयोग करके अपने इमेज पर mask लागू कीजिए. जो वैल्यूज़ mask में नहीं हैं, उन्हें 0 सेट होना चाहिए.
  • masked इमेज का histogram बनाइए. केवल non-zero पिक्सेल्स चुनने के लिए ये आर्ग्युमेंट दें: min=1, max=255, bins=255.
  • masked इमेज और histogram को प्लॉट कीजिए. यह आपके लिए कर दिया गया है.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Import SciPy's "ndimage" module
____

# Screen out non-bone pixels from "im"
mask_bone = ____
im_bone = np.where(____, ____, ____)

# Get the histogram of bone intensities
hist = ____

# Plot masked image and histogram
fig, axes = plt.subplots(2,1)
axes[0].imshow(im_bone)
axes[1].plot(hist)
format_and_render_plot()
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