他のビューをプロットする
配列の任意の2次元は画像を形成でき、異なる軸に沿ってスライスすることで有益な視点が得られます。ただし、サンプリングレートが軸によって異なる場合、画像が歪んで表示されることがあります。
アスペクト比を調整することで、いずれかの次元の幅を広げ、この歪みを補正できます。
この演習では、vol の第2次元と第3次元に沿ってスライスした画像をプロットします。アスペクト比を明示的に設定して、歪みのない画像を生成しましょう。
この演習はコースの一部です
Python による生体医療画像解析
演習の手順
volから「軸1」が256となる2次元平面をスライスします。volから「軸2」が256となる2次元平面をスライスします。- 各画像について、軸0の「サンプリング」レートを対応する軸のサンプリングレートで割ってアスペクト比を計算します。この情報は
vol.metaに含まれています。 - サブプロット配列に画像をプロットします。各画像に
aspect比を指定し、cmap='gray'を設定します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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()