Aan de slagBegin gratis

Resampling

Afbeeldingen kunnen in allerlei vormen en maten worden verzameld. Resampling is een handig hulpmiddel wanneer deze vormen consistent moeten worden gemaakt. Twee veelvoorkomende toepassingen zijn:

  • Downsampling: pixelgegevens combineren om de grootte te verkleinen
  • Upsampling: pixelgegevens verdelen om de grootte te vergroten

Voer in deze oefening een transformatie uit en resample daarna de hersenafbeelding (im) om te zien welk effect dit heeft op de vorm van de afbeelding.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Biomedische beeldanalyse met Python

Bekijk cursus

Oefeninstructies

  • Verschuif im 20 pixels naar links en 20 pixels omhoog, dus (-20, -20). Draai het daarna 35 graden omlaag. Vergeet niet een waarde op te geven voor reshape.
  • Gebruik ndi.zoom() om de afbeelding te downsamplen van (256, 256) naar (64, 64).
  • Gebruik ndi.zoom() om de afbeelding te upsamplen van (256, 256) naar (1024, 1024).
  • Plot de geresamplede afbeeldingen.

Interactieve oefening met praktijkervaring

Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.

# 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()
Code bewerken en uitvoeren