Mahotas – umbralización local de Bernsen

En este artículo, veremos cómo podemos implementar el umbral local de bernsen en mahotas. El método de Bernsen es uno de los métodos de binarización localmente adaptables desarrollados para la segmentación de imágenes. En este estudio, se implementa el método de binarización adaptable localmente de Bernsen y luego se prueba para diferentes imágenes en escala de grises.

En este tutorial, usaremos la imagen «luispedro», a continuación se muestra el comando para cargarla. 

mahotas.demos.load('luispedro')

A continuación se muestra la imagen de luispedro  

Para ello utilizaremos el método mahotas.thresholding.bernsen  

Sintaxis: mahotas.thresholding.bernsen(image, contrast_threshold, global_threshold)
Argumento: toma el objeto de imagen y dos enteros como argumento
Retorno: devuelve el objeto de imagen 
 

Nota: la imagen de entrada debe filtrarse o cargarse como gris

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, gray, show
from os import path
 
# loading the image
photo = mahotas.demos.load('luispedro')
 
 
# loading image as grey
photo = mahotas.demos.load('luispedro', as_grey = True)
 
# converting image type to unit8
# because as_grey returns floating values
photo = photo.astype(np.uint8)
 
# showing original image
print("Image")
imshow(photo)
show()
 
# bernsen threshold
photo = mahotas.thresholding.bernsen(photo, 7, 200)
 
 
print("Image with bernsen threshold")
 
# showing image
imshow(photo)
show()

Producción : 

Ejemplo 2: 

# importing required libraries
import mahotas
import numpy as np
from pylab import imshow, show
import os
 
 
# loading image
img = mahotas.imread('dog_image.png')
     
 
# setting filter to the image
img = img[:, :, 0]
 
print("Image")
 
# showing the image
imshow(img)
show()
 
 
# bernsen threshold
img = mahotas.thresholding.bernsen(img, 5, 100)
 
 
print("Image with bernsen threshold")
 
# showing image
imshow(img)
show()

Producción :