Mahotas – Filtrado gaussiano

En este artículo veremos cómo podemos hacer filtrado gaussiano en mahotas. Para ello vamos a utilizar la imagen de microscopía fluorescente de un benchmark de segmentación nuclear. Podemos obtener la imagen con la ayuda del comando que se indica a continuación. 
 

mhotas.demos.nuclear_image()

Un filtro gaussiano es un filtro lineal. Por lo general, se usa para desenfocar la imagen o para reducir el ruido. Si usa dos de ellos y resta, puede usarlos para «enmascarar de enfoque» (detección de bordes). El filtro gaussiano por sí solo desenfocará los bordes y reducirá el contraste.
A continuación se muestra la imagen_nuclear 
 

Para hacer esto usaremos el método mahotas.gaussian_filter 
 

Sintaxis: mahotas.gaussian_filter(nuclear, 20)
Argumento: toma el objeto numpy.ndarray como argumento y un entero
Retorno: devuelve el objeto numpy.ndarray 
 

Nota: la entrada del filtro gaussiano debe ser el objeto de imagen filtrado 
. Para filtrar la imagen, tomaremos el objeto de imagen que es numpy.ndarray y lo filtraremos con la ayuda de la indexación, a continuación se muestra el comando para hacer esto. 
 

image = image[:, :, 0]

Ejemplo 1 : 
 

# importing required libraries
import mahotas
import mahotas.demos
import numpy as np
from pylab import imshow, show
 
# getting nuclear image
nuclear = mh.demos.nuclear_image()
 
 
# filtering the image
nuclear = nuclear[:, :, 0]
 
print("Image with filter")
# showing the image
imshow(nuclear)
show()
 
# setting gaussian filter
nuclear = mahotas.gaussian_filter(nuclear, 35)
 
print("Image with gaussian filter")
# showing the gaussian filter
imshow(nuclear)
show()

Producción : 
 

Ejemplo 2: 
 

# importing required libraries
import numpy as np
import mahotas
from pylab import imshow, show
 
# loading image
img = mahotas.imread('dog_image.png')
 
# filtering the image
img = img[:, :, 0]
   
print("Image with filter")
# showing the image
imshow(img)
show()
 
 
# setting gaussian filter
gaussian = mahotas.gaussian_filter(img, 15)
 
print("Image with gaussian filter")
# showing the gaussian filter
imshow(gaussian)
show()

Producción :