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Reamostragem

As imagens podem ser coletadas em diversos formatos e tamanhos. A reamostragem é uma ferramenta útil quando esses formatos precisam ser padronizados. Duas aplicações comuns são:

  • Downsampling: combinar dados de pixels para diminuir o tamanho
  • Upsampling: distribuir dados de pixels para aumentar o tamanho

Neste exercício, transforme e depois reamostre a imagem do cérebro (im) para ver como isso afeta o formato da imagem.

Este exercicio faz parte do curso

Análise de Imagens Biomédicas em Python

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Instruções do exercicio

  • Desloque im 20 pixels para a esquerda e 20 pixels para cima, ou seja, (-20, -20). Depois, gire 35 graus para baixo. Lembre-se de especificar um valor para reshape.
  • Use ndi.zoom() para reduzir a imagem de (256, 256) para (64, 64).
  • Use ndi.zoom() para ampliar a imagem de (256, 256) para (1024, 1024).
  • Plote as imagens reamostradas.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# 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()
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