Traccia altre viste
Qualsiasi coppia di dimensioni di un array può formare un'immagine e il slicing lungo assi diversi può offrire una prospettiva utile. Tuttavia, frequenze di campionamento non uniformi possono creare immagini distorte.
Modificare il rapporto di aspect può risolvere il problema aumentando la larghezza di una delle dimensioni.
In questo esercizio, traccia immagini che effettuano il slicing lungo la seconda e la terza dimensione di vol. Imposta esplicitamente l'aspect ratio per ottenere immagini non distorte.
Questo esercizio fa parte del corso
Analisi di immagini biomediche in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Esegui lo slicing di un piano 2D da
voldove l'"asse 1" vale256. - Esegui lo slicing di un piano 2D da
voldove l'"asse 2" vale256. - Per ciascuna immagine, calcola l'aspect ratio dividendo la frequenza di "sampling" dell'asse 0 per quella dell'asse opposto. Questa informazione si trova in
vol.meta. - Traccia le immagini in un array di subplot. Specifica l'argomento
aspectper ciascuna immagine e impostacmap='gray'.
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# Select frame from "vol"
im1 = vol[:, 256, :]
im2 = ____
# Compute aspect ratios
d0, d1, d2 = ____
asp1 = d0 / d2
asp2 = ____
# Plot the images on a subplots array
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=1)
axes[0].imshow(im1, cmap='gray', ____)
____
plt.show()