Resampling
Obrazy mogą mieć różne kształty i rozmiary. Resampling to przydatne narzędzie, gdy trzeba je ujednolicić. Dwie najczęstsze operacje to:
- Downsampling: łączenie danych pikseli w celu zmniejszenia rozmiaru
- Upsampling: rozkładanie danych pikseli w celu zwiększenia rozmiaru
W tym ćwiczeniu przekształć obraz mózgu (im), a następnie zastosuj resampling, aby zobaczyć, jak zmienia się jego kształt.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Analiza obrazów biomedycznych w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Przesuń
imo 20 pikseli w lewo i 20 pikseli w górę, czyli(-20, -20). Następnie obróć go o 35 stopni w dół. Pamiętaj, aby podać wartość parametrureshape. - Użyj
ndi.zoom(), żeby zmniejszyć próbkowanie obrazu z (256, 256) do (64, 64). - Użyj
ndi.zoom(), żeby zwiększyć próbkowanie obrazu z (256, 256) do (1024, 1024). - Wyświetl obrazy po resamplingу.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# 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()