Ресемплінг
Зображення можуть збиратися у різних формах і розмірах. Ресемплінг корисний, коли потрібно привести ці форми до спільного вигляду. Два поширені варіанти:
- Даунсемплінг: об'єднання піксельних даних для зменшення розміру
- Апсемплінг: розподіл піксельних даних для збільшення розміру
У цій вправі виконайте перетворення, а потім ресемплінг зображення мозку (im), щоб побачити, як це впливає на форму зображення.
Ця вправа є частиною курсу
Біомедична обробка зображень у Python
Інструкції до вправи
- Зсуньте
imна 20 пікселів ліворуч і на 20 пікселів угору, тобто(-20, -20). Потім оберніть його на 35 градусів донизу. Не забудьте вказати значення дляreshape. - Використайте
ndi.zoom()для зменшення розміру зображення з (256, 256) до (64, 64). - Використайте
ndi.zoom()для збільшення розміру зображення з (256, 256) до (1024, 1024). - Побудуйте графік отриманих після ресемплінгу зображень.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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()