Mahotas – Cerrando Agujeros en la Imagen

En este artículo veremos cómo podemos cerrar agujeros de la imagen en mahotas. Cerrar agujeros significa eliminar los agujeros presentes en la imagen, el cierre es un proceso en el que primero se realiza una operación de dilatación y luego una operación de erosión. Elimina los pequeños agujeros de la imagen obtenida, se utiliza para … Continue reading «Mahotas – Cerrando Agujeros en la Imagen»

Mahotas – Mínimos Locales en Imagen

En este artículo veremos cómo podemos encontrar mínimos locales de la imagen en mahotas. Los mínimos locales son básicamente picos locales en la imagen. En este tutorial usaremos la imagen «lena», a continuación se muestra el comando para cargarla.  mahotas.demos.load(‘lena’) A continuación se muestra la imagen de lena   Para ello utilizaremos el método mahotas.locmin Sintaxis: … Continue reading «Mahotas – Mínimos Locales en Imagen»

Mahotas – Obtener borde de etiquetas

En este artículo veremos cómo podemos obtener los bordes de las etiquetas en la imagen etiquetada 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() A continuación se muestra la imagen_nuclear   … Continue reading «Mahotas – Obtener borde de etiquetas»

Mahotas – Umbral suave

En este artículo veremos cómo podemos implementar un umbral suave en mahotas. La umbralización suave también se denomina reducción de wavelet, ya que los valores de los coeficientes positivos y negativos se «reducen» hacia cero, al contrario que la umbralización estricta que mantiene o elimina los valores de los coeficientes. En este tutorial usaremos la … Continue reading «Mahotas – Umbral suave»

Mahotas – Imagen erosionada

En este artículo veremos cómo podemos erosionar la imagen en mahotas. La erosión (generalmente representada por ?) es una de las dos operaciones fundamentales (la otra es la dilatación) en el procesamiento de imágenes morfológicas en las que se basan todas las demás operaciones morfológicas. Originalmente se definió para imágenes binarias, luego se extendió a … Continue reading «Mahotas – Imagen erosionada»

Mahotas – Superposición de imágenes

En este artículo veremos cómo podemos aplicar la superposición de imágenes en mahotas. La superposición de imágenes en mahotas crea una imagen en escala de grises, pero con posibles superposiciones booleanas. En este tutorial usaremos la imagen «lena», a continuación se muestra el comando para cargarla. mahotas.demos.load(‘lena’) A continuación se muestra la imagen de lena   … Continue reading «Mahotas – Superposición de imágenes»

Mahotas – Filtro de clasificación

En este artículo, veremos cómo podemos aplicar un filtro de clasificación en imágenes en mahotas. El filtro de rango filtra especialmente los píxeles aislados, cuya intensidad difiere mucho de la de su vecindad inmediata. Las áreas grandes con valores de intensidad constante adyacentes a estos píxeles, así como los bordes, se retienen después de usar … Continue reading «Mahotas – Filtro de clasificación»

Mahotas – Región Filtrante

En este artículo, veremos cómo podemos filtrar regiones 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() A continuación se muestra la imagen_nuclear Para filtrar esta imagen, tomaremos el objeto de … Continue reading «Mahotas – Región Filtrante»

Mahotas: estadísticas de adyacencia de umbral sin parámetros

En este artículo veremos cómo podemos obtener las estadísticas de adyacencia del umbral libre de parámetros de la imagen en mahotas. TAS fueron presentados por Hamilton et al. en «Clasificación de imagen de fenotipo celular automatizada rápida»  Para este tutorial usaremos la imagen ‘lena’, a continuación se muestra el comando para cargar la imagen de … Continue reading «Mahotas: estadísticas de adyacencia de umbral sin parámetros»

Mahotas – Conversión de XYZ a LAB

En este artículo veremos cómo podemos convertir una imagen xyz en una imagen rgb en mahotas. Xyz es un espacio de color aditivo basado en cómo el ojo interpreta el estímulo de la luz. A diferencia de otros rgb aditivos como Rgb, Xyz es un espacio puramente matemático y los componentes principales son «imaginarios», lo … Continue reading «Mahotas – Conversión de XYZ a LAB»