Nội suy
Nội suy là cách ước tính cường độ điểm ảnh mới khi áp dụng phép biến đổi ảnh. Trong SciPy, điều này được triển khai bằng tập các hàm spline.
Việc chỉnh tham số order của nội suy khi dùng hàm như ndi.zoom() sẽ làm thay đổi giá trị ước tính: bậc cao hơn cho phép ước tính linh hoạt hơn nhưng tốn thời gian tính toán hơn.
Trong bài này, hãy lấy mẫu tăng im và khảo sát ảnh hưởng của các bậc nội suy khác nhau lên ảnh kết quả.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân tích ảnh Y sinh học bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Dùng
ndi.zoom()để lấy mẫu tăngimtừ kích thước128, 128lên512, 512theo hai cách. Lần đầu dùngordernội suy bằng 0, sau đó đặtorderthành 5. - In kích thước mảng của
imvàup0. - Vẽ phần phóng to của các ảnh. Dùng khoảng chỉ số
128:256trên mỗi trục.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Upsample "im" by a factor of 4
up0 = ndi.zoom(____, zoom=____, order=____)
up5 = ____
# Print original and new shape
print('Original shape:', ____)
print('Upsampled shape:', ____)
# Plot close-ups of the new images
fig, axes = plt.subplots(1, 2)
axes[0].imshow(up0[128:256, 128:256])
axes[1].imshow(____)
format_and_render_plots()