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Plotar outras visualizações

Qualquer par de dimensões de um array pode formar uma imagem, e fatiar ao longo de eixos diferentes pode oferecer uma perspectiva útil. No entanto, taxas de amostragem desiguais podem criar imagens distorcidas.

Alterar a proporção de aspecto pode resolver isso, aumentando a largura de uma das dimensões.

Neste exercício, plote imagens que fatiem ao longo da segunda e da terceira dimensões de vol. Defina explicitamente a proporção de aspecto para gerar imagens sem distorção.

Este exercicio faz parte do curso

Análise de Imagens Biomédicas em Python

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Instruções do exercicio

  • Fatie um plano 2D de vol onde o "eixo 1" é 256.
  • Fatie um plano 2D de vol onde o "eixo 2" é 256.
  • Para cada imagem, calcule a proporção de aspecto dividindo a taxa de "amostragem" da imagem para o eixo 0 pela do eixo oposto. Essa informação está em vol.meta.
  • Plote as imagens em uma grade de subplots. Especifique o parâmetro aspect para cada imagem e defina cmap='gray'.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# Select frame from "vol"
im1 = vol[:, 256, :]
im2 = ____

# Compute aspect ratios
d0, d1, d2 = ____
asp1 = d0 / d2
asp2 = ____

# Plot the images on a subplots array 
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=1)
axes[0].imshow(im1, cmap='gray', ____)
____
plt.show()
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