Ricampionamento
Le immagini possono essere acquisite in molte forme e dimensioni. Il ricampionamento è uno strumento utile quando bisogna renderle coerenti. Due applicazioni comuni sono:
- Downsampling: combinare i pixel per ridurre la dimensione
- Upsampling: distribuire i pixel per aumentare la dimensione
In questo esercizio, trasforma e poi ricampiona l'immagine cerebrale (im) per vedere come cambia la forma dell'immagine.
Questo esercizio fa parte del corso
Analisi di immagini biomediche in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Trasla
imdi 20 pixel a sinistra e 20 pixel in alto, cioè(-20, -20). Poi ruotala di 35 gradi verso il basso. Ricorda di specificare un valore perreshape. - Usa
ndi.zoom()per eseguire il downsampling dell'immagine da (256, 256) a (64, 64). - Usa
ndi.zoom()per eseguire l'upsampling dell'immagine da (256, 256) a (1024, 1024). - Traccia le immagini ricampionate.
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# Center and level image
xfm = ndi.shift(____, shift=____)
xfm = ndi.rotate(____, angle=____, reshape=____)
# Resample image
im_dn = ndi.zoom(xfm, zoom=____)
im_up = ____
# Plot the images
fig, axes = plt.subplots(2, 1)
axes[0].imshow(im_dn)
____
format_and_render_plot()