Zacznij terazZacznij za darmo

Układanie obrazów w stos

„Stosy" obrazów to przydatna metafora pomagająca zrozumieć dane wielowymiarowe. Każdy wyższy wymiar to stos tablic o niższym wymiarze.

W tym ćwiczeniu użyjemy funkcji stack() z biblioteki NumPy, aby połączyć kilka tablic 2D w trójwymiarową objętość. Zgodnie z konwencją dane wolumetryczne powinny być układane w stos wzdłuż pierwszego wymiaru: vol[plane, row, col].

Uwaga: wykonanie jakiejkolwiek operacji na obiekcie Image z biblioteki ImageIO spowoduje jego konwersję do numpy.ndarray, co usunie powiązane metadane.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Analiza obrazów biomedycznych w Pythonie

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Zaimportuj imageio oraz numpy (jako np).
  • Wczytaj pliki "chest-220.dcm", "chest-221.dcm" i "chest-222.dcm".
  • Utwórz trójwymiarową objętość za pomocą np.stack(). Ustaw parametr axis na 0.
  • Wyświetl atrybut shape obiektu vol.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Import ImageIO and NumPy
import imageio.v2 as imageio
import ____ as ____

# Read in each 2D image
im1 = imageio.imread('chest-220.dcm')
im2 = ____
im3 = ____

# Stack images into a volume
vol = np.stack(____)
print('Volume dimensions:', ____)
Edytuj i uruchom kod