Veamos cómo extraer los colores dominantes de una imagen usando Python. La agrupación en clústeres se utiliza en muchas aplicaciones del mundo real, uno de esos ejemplos reales de agrupación en clústeres es la extracción de colores dominantes de una imagen. Cualquier imagen consta de píxeles, cada píxel representa un punto en una imagen. Un … Continue reading «Extraiga los colores dominantes de una imagen usando Python»
En este artículo, veremos algunos atributos de un objeto de imagen que brindarán información sobre la imagen y el archivo desde el que se cargó. Para esto, necesitaremos importar el módulo de imagen desde la Pillow. Imagen en la que trabajaremos: Método size(): ayuda a obtener las dimensiones de una imagen. IMG = Imagen.abrir ( … Continue reading «Python | Trabajar con el tipo de datos de imagen en Pillow»
El modelo RGB en el que se añaden luces rojas, verdes y azules en diferentes intensidades y permutaciones y combinaciones de ellas que producen una amplia gama de colores, mientras que la escala de grises se refiere a los colores blanco y negro solo donde la intensidad más débil da origen al color negro y … Continue reading «Programa Java para crear una imagen en escala de grises»
La siguiente es la explicación del código C++ para crear una imagen en blanco de un solo color en C++ usando la herramienta OpenCV. Cosas que saber: (1) El código solo se compilará en un entorno Linux. (2) Para ejecutar en Windows, utilice el archivo: ‘blank.o’ y ejecútelo en cmd. Sin embargo, si no se … Continue reading «Programa OpenCV C++ para crear una imagen en blanco de un solo color»
El archivo PGM o Portable Gray Map es una imagen en escala de grises donde cada píxel está codificado con 1 o 2 bytes. Contiene información de encabezado y valores de escala de grises de píxeles en forma de array. Planteamiento: La idea que se sigue para leer la imagen en formato PGMB es la … Continue reading «Cómo leer una imagen en formato PGMB en C»
La parte más crucial para un modelo de red neuronal de aprendizaje profundo es el ‘conjunto de datos’, o directamente las imágenes en el conjunto de datos si el modelo se usa para la detección de objetos/imágenes, etc. Los valores de píxeles en las imágenes deben escalarse correctamente antes del desarrollo. del modelo de red … Continue reading «¿Cómo normalizar, centrar y estandarizar píxeles de imagen en Keras?»
El procesamiento de imágenes y la visión por computadora son campos muy emocionantes de las ciencias de la computación. Visión por computadora: en la visión por computadora, las computadoras o máquinas están hechas para obtener una comprensión de alto nivel a partir de las imágenes o videos digitales de entrada con el propósito de automatizar … Continue reading «Diferencia entre procesamiento de imágenes y visión por computadora»
DeepFace es el sistema de reconocimiento facial utilizado por Facebook para etiquetar imágenes. Fue propuesto por investigadores de Facebook AI Research (FAIR) en la Conferencia de reconocimiento de patrones y visión por computadora (CVPR) de IEEE de 2014 . En el reconocimiento facial moderno hay 4 pasos: Detectar Alinear Representar Clasificar Este enfoque se centra … Continue reading «Reconocimiento facial profundo»
Mahotas es una biblioteca de procesamiento y manipulación de imágenes y visión artificial para Python. Una biblioteca es una colección de funciones y métodos que le permite realizar muchas acciones sin tener que escribir cientos de líneas de código. Mahotas incluye muchos algoritmos que operan con arreglos, Mahotas actualmente tiene más de 100 funciones para … Continue reading «Python Mahotas – Introducción»
La función implode () es una función incorporada en la biblioteca Pgmagick que se usa para implosionar píxeles de imagen alrededor del centro. La función devuelve el valor verdadero en caso de éxito. Sintaxis: implode(factor) Parámetros: esta función acepta un solo parámetro como se mencionó anteriormente y se describe a continuación: factor: este parámetro se … Continue reading «Método Pgmagick implode() – Python»