ÎncepețiÎncepe gratuit

Interpolare

Interpolarea este procesul prin care sunt estimate intensitățile noilor pixeli atunci când se aplică o transformare asupra unei imagini. În SciPy, aceasta este implementată folosind seturi de funcții spline.

Modificarea ordinului de interpolare order atunci când folosești o funcție precum ndi.zoom() influențează estimarea rezultată: ordinele mai mari oferă estimări mai flexibile, dar necesită un timp de calcul mai mare.

În acest exercițiu, mărește rezoluția lui im și analizează efectul diferitelor ordine de interpolare asupra imaginii rezultate.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza imaginilor biomedicale în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Folosește ndi.zoom() pentru a crește rezoluția lui im de la forma 128, 128 la 512, 512 de două ori. Mai întâi, folosește un order de interpolare egal cu 0, apoi setează order la 5.
  • Afișează formele array-urilor im și up0.
  • Trasează detalii de aproape ale imaginilor. Folosește intervalul de indecși 128:256 pe fiecare axă.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Upsample "im" by a factor of 4
up0 = ndi.zoom(____, zoom=____, order=____)
up5 = ____

# Print original and new shape
print('Original shape:', ____)
print('Upsampled shape:', ____)

# Plot close-ups of the new images
fig, axes = plt.subplots(1, 2)
axes[0].imshow(up0[128:256, 128:256])
axes[1].imshow(____)
format_and_render_plots()
Editează și rulează codul