Mulai sekarangMulai gratis

Interpolasi

Interpolasi adalah cara mengestimasi intensitas piksel baru saat suatu transformasi citra diterapkan. Ini diimplementasikan di SciPy menggunakan sekumpulan fungsi spline.

Mengubah order interpolasi saat menggunakan fungsi seperti ndi.zoom() akan memodifikasi estimasi yang dihasilkan: orde yang lebih tinggi memberikan estimasi yang lebih fleksibel tetapi memerlukan waktu komputasi lebih lama.

Untuk latihan ini, lakukan upsample pada im dan teliti pengaruh berbagai orde interpolasi terhadap citra yang dihasilkan.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Analisis Citra Biomedis dengan Python

Lihat Kursus

Instruksi latihan

  • Gunakan ndi.zoom() untuk melakukan upsample im dari bentuk 128, 128 menjadi 512, 512 sebanyak dua kali. Pertama, gunakan order interpolasi 0, lalu setel order ke 5.
  • Cetak bentuk array dari im dan up0.
  • Plot tampilan dekat dari citra. Gunakan rentang indeks 128:256 pada setiap sumbu.

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# 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()
Edit dan Jalankan Kode