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Interpolazione

L'interpolazione è il modo in cui si stimano le nuove intensità dei pixel quando si applica una trasformazione all'immagine. In SciPy è implementata usando insiemi di funzioni spline.

Modificando il parametro order dell'interpolazione quando usi una funzione come ndi.zoom(), cambia anche la stima risultante: ordini più alti forniscono stime più flessibili ma richiedono più tempo di calcolo.

In questo esercizio, esegui l'upsampling di im ed esplora l'effetto di diversi ordini di interpolazione sull'immagine risultante.

Questo esercizio fa parte del corso

Analisi di immagini biomediche in Python

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Istruzioni dell'esercizio

  • Usa ndi.zoom() per fare l'upsampling di im da una forma 128, 128 a 512, 512 due volte. Prima usa un order di interpolazione pari a 0, poi imposta order a 5.
  • Stampa le forme degli array di im e up0.
  • Traccia degli zoom delle immagini. Usa l'intervallo di indici 128:256 lungo ciascun asse.

esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

# 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()
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