BaşlayınÜcretsiz başlayın

Bir maskeyi uygula

Maskeler ikili (binary) olsa da, False olan pikselleri elemek için görüntülere uygulanabilirler.

NumPy'nin where() fonksiyonu maske uygulamak için esnek bir yöntemdir. Üç argüman alır:

np.where(condition, x, y)

condition, x ve y dizi veya tek bir değer olabilir. Bu sayede, maskelenen değerleri 0'a ayarlarken orijinal görüntü değerlerini aynen geçirebilirsin.

Hadi, el röntgenindeki (im) kemiksi pikselleri seçerek maske uygulamayı pratiğe dökelim.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Biyomedikal Görüntü Analizi

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • 145'e büyük veya eşit pikselleri seçerek Boolean bir kemik maskesi oluştur.
  • Maskeyi np.where() kullanarak görüntüne uygula. Maskede olmayan değerler 0 olmalı.
  • Maskelenmiş görüntünün histogramını oluştur. Sadece sıfır olmayan pikselleri seçmek için şu argümanları kullan: min=1, max=255, bins=255.
  • Maskelenmiş görüntüyü ve histogramı çiz. Bu senin için hazırlandı.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Import SciPy's "ndimage" module
____

# Screen out non-bone pixels from "im"
mask_bone = ____
im_bone = np.where(____, ____, ____)

# Get the histogram of bone intensities
hist = ____

# Plot masked image and histogram
fig, axes = plt.subplots(2,1)
axes[0].imshow(im_bone)
axes[1].plot(hist)
format_and_render_plot()
Kodu Düzenle ve Çalıştır