1. 학습
    2. /
  2. 강의
    3. /
  3. Python을 활용한 생의학 영상 분석
Connected

연습 문제

강도(Intensity)

이번 장에서는 2017년 Radiological Society of North America 대회에 나온 손 방사선 사진을 다룹니다. 뼈처럼 밀도가 높은 조직은 X-ray 흡수가 가장 크기 때문에, 결과 이미지의 강도도 높게 나타납니다. 이런 이미지는 소아의 "골 연령"을 예측하는 데 활용할 수 있어요.

먼저 이미지를 불러오고 강도 범위를 확인해 보겠습니다.

이미지의 데이터 타입은 가능한 강도 범위를 결정합니다. 예를 들어 8비트 부호 없는 정수(uint8)는 0부터 255까지의 값을 가질 수 있어요. 컬러바는 이 값들이 시각화된 이미지에서 어떤 의미인지 연결해 주는 데 도움이 됩니다.

이 장의 모든 연습 문제에는 아래와 같은 임포트가 포함되어 있습니다:

import imageio
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

지침

100 XP
  • imageio를 사용해 "hand-xray.jpg" 이미지를 로드하세요.
  • 이미지의 데이터 타입(dtype), 최솟값(min()), 최댓값(max())을 출력하세요.
  • plt.imshow()로 이미지를 표시하세요. vmin과 vmax 인수를 사용해 컬러맵의 최솟값(0)과 최댓값(255)을 명시적으로 설정하세요.
  • plt.colorbar()로 컬러바를 추가한 뒤, 사용자 정의 함수 format_and_render_plot()으로 플롯을 렌더링하세요. 이 부분은 이미 준비되어 있습니다.