En este artículo veremos cómo podemos revertir la imagen haar transformada en mahotas. La wavelet haar es una secuencia de funciones de «forma cuadrada» reescaladas que juntas forman una base o familia de wavelet. El análisis Wavelet es similar al análisis de Fourier en que permite representar una función objetivo en un intervalo en términos … Continue reading «Mahotas – Transformación inversa de Haar»
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 XYZ a RGB»
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 … Continue reading «Mahotas – Filtrado gaussiano»
En este artículo veremos cómo podemos obtener el enfocamiento de cada píxel en mahotas. Para obtener el enfocamiento de cada píxel usaremos el operador sobel. El operador de Sobel, a veces llamado operador de Sobel-Feldman o filtro de Sobel, se usa en el procesamiento de imágenes y la visión por computadora, particularmente dentro de los … Continue reading «Mahotas – Obtener Infocusness de cada píxel»
En este artículo veremos cómo podemos conseguir la excentricidad de la imagen en mahotas. La excentricidad mide la longitud más corta de los caminos desde un vértice dado v para llegar a cualquier otro vértice w de un gráfico conexo. Calculado para cada vértice v, transforma la estructura de conectividad del gráfico en un conjunto … Continue reading «Mahotas – Excentricidad de la imagen»
En este artículo, veremos cómo podemos hacer la convolución de la imagen en mahotas. La convolución es una operación matemática simple que es fundamental para muchos operadores comunes de procesamiento de imágenes. La convolución proporciona una forma de ‘multiplicar juntos’ dos arrays de números, generalmente de diferentes tamaños, pero de la misma dimensionalidad, para producir … Continue reading «Mahotas – Convolución de la Imagen»
En este artículo veremos cómo podemos eliminar el efecto de borde del centro de ondícula en mahotas. Las wavelets representan la escala de las características de una imagen, así como su posición. Wavelet center hará que la imagen sea pequeña y la colocará en el centro a diferencia de daubechies wavelet. Usamos el método wavelet_center … Continue reading «Mahotas: eliminar el efecto de borde de la imagen central de Wavelet»
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»
En este artículo veremos cómo podemos obtener los ejes de elipse de la imagen en mahotas. Los exes de elipse son parámetros de la elipse de la imagen, parámetros de la elipse de intensidad constante con la misma masa y momentos de segundo orden que la imagen original. Para este tutorial usaremos la imagen ‘lena’, … Continue reading «Mahotas – Ejes de elipse de imagen»
En este artículo veremos cómo podemos reetiquetar la imagen etiquetada en mahotas. El reetiquetado se usa para etiquetar la imagen ya etiquetada, esto es necesario porque algunas veces hay etiquetas de melena que el usuario elimina, por lo que cuando esa imagen se vuelve a etiquetar, también obtenemos el nuevo número de etiqueta. Usamos el … Continue reading «Mahotas – Re-etiquetado»