НачатьНачать бесплатно

Передискретизация

Изображения могут иметь самые разные формы и размеры. Передискретизация — удобный инструмент для приведения размеров к единому стандарту. Чаще всего применяются два подхода:

  • Децимация (уменьшение): объединение пикселей для уменьшения размера
  • Интерполяция (увеличение): распределение пикселей для увеличения размера

В этом упражнении вы преобразуете изображение мозга (im) и выполните его передискретизацию, чтобы увидеть, как это влияет на размер изображения.

Это упражнение является частью курса

Анализ биомедицинских изображений на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Сдвиньте im на 20 пикселей влево и на 20 пикселей вверх, то есть задайте (-20, -20). Затем поверните изображение на 35 градусов вниз. Не забудьте указать значение параметра reshape.
  • С помощью ndi.zoom() уменьшите изображение с (256, 256) до (64, 64).
  • С помощью ndi.zoom() увеличьте изображение с (256, 256) до (1024, 1024).
  • Постройте графики передискретизированных изображений.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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()
Редактировать и запускать код