BaşlayınÜcretsiz başlayın

Kenarları algıla (1)

Filtreler aynı zamanda birer "algılayıcı" olarak da kullanılabilir. Görüntünün bir kısmı ağırlık desenine uyuyorsa, dönen değer çok yüksek (veya çok düşük) olur.

Kenar algılama durumunda bu desen, bir düzlem boyunca yoğunluktaki değişimdir. Yatay kenarları algılayan bir filtre şöyle görünebilir:

weights = [[+1, +1, +1],
           [ 0,  0,  0],
           [-1, -1, -1]]

Bu egzersizde, dikey bir kenar algılayıcı oluştur ve el röntgeni (im) üzerinde ne kadar iyi çalıştığını gör.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Biyomedikal Görüntü Analizi

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • Soldan sağa doğru yoğunluk değiştiğinde algılayan 3x3 boyutunda bir filtre ağırlık dizisi oluştur. Yalnızca 1, 0 ve -1 değerlerini kullan.
  • im ile kenar algılayıcıyı evriştir (convolve).
  • Yatay kenarları seismic renk haritasıyla görselleştir. Renk haritası ölçeğini ayarlamak için vmin=-150 ve vmax=150 kullan.
  • Bir renk çubuğu ekle ve sonuçları göster.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Set weights to detect vertical edges
weights = [[____], [____], [____]]

# Convolve "im" with filter weights
edges = ____

# Draw the image in color
plt.imshow(____, ____, vmin=-150, vmax=150)
____
format_and_render_plot()
Kodu Düzenle ve Çalıştır