リサンプリング
画像はさまざまな形状やサイズで取得されます。リサンプリングは、これらの形状を統一する必要があるときに役立つ手法です。主な使用例は次の2つです。
- ダウンサンプリング：ピクセルデータを統合してサイズを縮小する
- アップサンプリング：ピクセルデータを分散させてサイズを拡大する
この演習では、脳画像（im）を変換してからリサンプリングし、画像の形状にどのような影響が生じるかを確認しましょう。
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
imを左に20ピクセル、上に20ピクセル移動（(-20, -20)）し、続けて35度下方向に回転させます。reshapeに値を指定することを忘れずに。ndi.zoom()を使って、画像を (256, 256) から (64, 64) にダウンサンプリングします。ndi.zoom()を使って、画像を (256, 256) から (1024, 1024) にアップサンプリングします。- リサンプリングした画像をプロットします。
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。
# 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()