def test_normalize_zscore(self):
img_path = os.path.join(base_path, '../test_data/tiffconnector_1/im/')
label_path = os.path.join(base_path,
'../test_data/tiffconnector_1/labels/')
c = TiffConnector(img_path, label_path)
d = Dataset(c)
size = (1, 2, 2)
pad = (0, 0, 0)
batchsize = 2
nr_channels = 3
nz = 1
nx = 4
ny = 5
m = TrainingBatch(d,
size,
padding_zxy=pad,
batch_size=len(d.label_values()))
m.set_normalize_mode('local_z_score')
pixels = np.zeros((batchsize, nr_channels, nz, nx, ny))
pixels[:, 0, :, :, :] = 1
pixels[:, 1, :, :, :] = 2
pixels[:, 2, :, :, :] = 3
p_norm = m._normalize(pixels)
self.assertTrue((p_norm == 0).all())
# add variation
pixels[:, 0, 0, 0, 0] = 2
pixels[:, 0, 0, 0, 1] = 0
pixels[:, 1, 0, 0, 0] = 3
pixels[:, 1, 0, 0, 1] = 1
pixels[:, 2, 0, 0, 0] = 4
pixels[:, 2, 0, 0, 1] = 2
p_norm = m._normalize(pixels)
assert_array_equal(p_norm[:, 0, :, :, :], p_norm[:, 1, :, :, :])
assert_array_equal(p_norm[:, 0, :, :, :], p_norm[:, 2, :, :, :])
val = np.array([[[3.16227766, -3.16227766, 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0.]]])
assert_array_almost_equal(val, p_norm[0, 0, :, :, :])
def test_normalize_global(self):
img_path = os.path.join(base_path, '../test_data/tiffconnector_1/im/')
label_path = os.path.join(base_path,
'../test_data/tiffconnector_1/labels/')
c = TiffConnector(img_path, label_path)
d = Dataset(c)
size = (1, 2, 2)
pad = (0, 0, 0)
batchsize = 2
nr_channels = 3
nz = 1
nx = 4
ny = 5
val = np.array(
[[[0.33333333, 0.33333333, 0.33333333, 0.33333333, 0.33333333],
[0.33333333, 0.33333333, 0.33333333, 0.33333333, 0.33333333],
[0.33333333, 0.33333333, 0.33333333, 0.33333333, 0.33333333],
[0.33333333, 0.33333333, 0.33333333, 0.33333333, 0.33333333]],
[[0.66666667, 0.66666667, 0.66666667, 0.66666667, 0.66666667],
[0.66666667, 0.66666667, 0.66666667, 0.66666667, 0.66666667],
[0.66666667, 0.66666667, 0.66666667, 0.66666667, 0.66666667],
[0.66666667, 0.66666667, 0.66666667, 0.66666667, 0.66666667]],
[[1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1., 1.]]])
m = TrainingBatch(d,
size,
padding_zxy=pad,
batch_size=len(d.label_values()))
m.set_normalize_mode('global', minmax=[0, 3])
pixels = np.zeros((batchsize, nr_channels, nz, nx, ny))
pixels[:, 0, :, :, :] = 1
pixels[:, 1, :, :, :] = 2
pixels[:, 2, :, :, :] = 3
p_norm = m._normalize(pixels)
pprint(p_norm)
print(pixels.shape)
print(p_norm.shape)
assert_array_almost_equal(val, p_norm[0, :, 0, :, :])