Görüntüleri yığına ekle
Görüntü "yığınları" çok boyutlu veriyi anlamak için yararlı bir benzetmedir. Her daha yüksek boyut, daha düşük boyutlu dizilerin bir yığınıdır.
Bu egzersizde, birkaç 2B diziyi 3B bir hacimde birleştirmek için NumPy'ın stack() fonksiyonunu kullanacağız. Alışıldığı üzere, hacimsel veriler ilk boyut boyunca yığılmalıdır: vol[plane, row, col].
Not: Bir ImageIO Image nesnesi üzerinde herhangi bir işlem yapmak, onu üstverisini (metadata) kaldırarak bir numpy.ndarray'e dönüştürür.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Biyomedikal Görüntü Analizi
Egzersiz talimatları
imageiovenumpy'yi (npolarak) içe aktar.- "chest-220.dcm", "chest-221.dcm" ve "chest-222.dcm" dosyalarını yükle.
np.stack()kullanarak 3B bir hacim oluştur. Yığmaaxisdeğerini 0 yap.voldeğişkenininshapeözniteliğini yazdır.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Import ImageIO and NumPy
import imageio.v2 as imageio
import ____ as ____
# Read in each 2D image
im1 = imageio.imread('chest-220.dcm')
im2 = ____
im3 = ____
# Stack images into a volume
vol = np.stack(____)
print('Volume dimensions:', ____)