Categoría: Image-Processing

Procesamiento de imágenes en Python (escalado, rotación, desplazamiento y detección de bordes)

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Tomar fotografías es solo cuestión de hacer clic, así que jugar con él debería ser más que unas pocas líneas de código. Parece que no es un caso con python. Hay bastantes buenas bibliotecas disponibles en python para procesar imágenes como open-cv, Pillow, etc. En este artículo usaremos Open CV , una biblioteca de código … Continue reading «Procesamiento de imágenes en Python (escalado, rotación, desplazamiento y detección de bordes)»

Top Hat y Black Hat Transform usando Python-OpenCV

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En morfología y procesamiento de imágenes digitales, las transformaciones top-hat y black-hat son operaciones que se utilizan para extraer pequeños elementos y detalles de imágenes dadas. Estos dos tipos de transformadas en las que, la transformada de sombrero de copa se define como la diferencia entre la imagen de entrada y su apertura por algún … Continue reading «Top Hat y Black Hat Transform usando Python-OpenCV»

FaceNet: uso del sistema de reconocimiento facial

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FaceNet es el nombre del sistema de reconocimiento facial que propusieron los investigadores de Google en 2015 en el documento titulado FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering . Logró resultados de vanguardia en muchos conjuntos de datos de reconocimiento facial de referencia, como Labeled Faces in the Wild (LFW) y Youtube Face … Continue reading «FaceNet: uso del sistema de reconocimiento facial»

Leer y mostrar una imagen en OpenCV usando C++

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En este artículo, discutiremos cómo abrir una imagen usando OpenCV (Open Source Computer Vision) en C++ . A diferencia de Python, no se requieren bibliotecas adicionales en C++. OpenCV C++ viene con este increíble contenedor de imágenes Mat que maneja todo por nosotros. El único cambio visto desde un programa C++ estándar es la inclusión … Continue reading «Leer y mostrar una imagen en OpenCV usando C++»

Filtrado espacial y sus tipos

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La técnica de filtrado espacial se utiliza directamente en los píxeles de una imagen. Por lo general, se considera que la máscara se agrega en tamaño para que tenga un píxel central específico. Esta máscara se mueve en la imagen de manera que el centro de la máscara atraviesa todos los píxeles de la imagen. … Continue reading «Filtrado espacial y sus tipos»

Reconocimiento de imagen con Mobilenet

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Introducción: El reconocimiento de imágenes juega un papel importante en muchos campos, como el análisis de enfermedades médicas y muchos más. En este artículo, nos centraremos principalmente en cómo reconocer la imagen dada, lo que se muestra. Suponemos que tenemos un conocimiento previo de Tensorflow , Keras , Python , MachineLearning  Además, usaremos Colaboratory como … Continue reading «Reconocimiento de imagen con Mobilenet»

Elementos de la Percepción Visual

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El campo del procesamiento de imágenes digitales se basa en la formulación matemática y probabilística, pero la intuición y el análisis humanos juegan el papel principal para hacer la selección entre varias técnicas, y la elección o selección se realiza básicamente en juicios visuales subjetivos.  En la percepción visual humana, los ojos actúan como sensor … Continue reading «Elementos de la Percepción Visual»

Node Jimp | normalizar

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Introducción : la función normalizar() es una función incorporada en Nodejs | Jimp, que normaliza los colores de una imagen calculando un histograma.  Sintaxis:  normalize(cb) Parámetro:  cb : este es un parámetro opcional que se invoca cuando se completa la compilación. Imágenes de entrada:   Entorno de configuración:  npm init -y Instalar dependencias:  npm install jimp … Continue reading «Node Jimp | normalizar»

Python: desenfoque adaptativo en la varita

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Adaptive Blur es una especie de desenfoque. La única diferencia es que la intensidad del desenfoque alrededor de los bordes detectables en la imagen es menor, mientras que es mayor en las áreas sin bordes. El desenfoque adaptativo se puede realizar mediante la función adaptive_blur .   Sintaxis:   Python3 wand.image.adaptive_blur(radius=»radius_value»,                            sigma=»sigma_value»,             channel = «optional_channel_value»)   # … Continue reading «Python: desenfoque adaptativo en la varita»

Método de mejora de Pgmagick() – Python

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La función de mejora() es una función incorporada en la biblioteca de Pgmagick que se utiliza para aplicar un filtro digital para mejorar una imagen ruidosa. La función devuelve el valor verdadero en caso de éxito. Sintaxis: enhance() Parámetros: Esta función no acepta ningún parámetro. Valor de retorno: esta función devuelve el objeto Pgmagick con … Continue reading «Método de mejora de Pgmagick() – Python»