强度
在本章中，我们将使用一张来自 2017 年北美放射学会（Radiological Society of North America）竞赛的手部放射影像（radiograph）（比赛链接）。致密组织（如骨骼）对 X 射线的吸收最高，因此其对应的强度应更高。由此，这类图像可用于预测儿童的"骨龄"。
首先，请加载图像并检查其强度范围。
图像的数据类型决定了可能的强度取值范围：例如，8 位无符号整数（uint8）的取值范围是 0 到 255。色条有助于将这些数值与可视化的图像联系起来。
本章所有练习都已导入以下库：
import imageio.v2 as imageio
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
本练习是课程的一部分
Python 中的生物医学图像分析
练习说明
- 使用
imageio加载图像 "hand-xray.jpg"。 - 打印图像的数据类型（
dtype）、最小值（min()）和最大强度值（max()）。 - 使用
plt.imshow()绘制图像。通过参数vmin和vmax将颜色映射的最小值设为0、最大值设为255。 - 使用
plt.colorbar()添加色条，然后使用自定义函数format_and_render_plot()渲染图像。此步骤已为您准备好。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Load the hand radiograph
im = ____
print('Data type:', ____)
print('Min. value:', ____)
print('Max value:', ____)
# Plot the grayscale image
____
plt.colorbar()
format_and_render_plot()