En este artículo veremos cómo podemos aplicar filtro mediano a la imagen en mahotas. El filtro mediano es una técnica de filtrado digital no lineal, a menudo utilizada para eliminar el ruido de una imagen o señal. Dicha reducción de ruido es un paso típico de preprocesamiento para mejorar los resultados del procesamiento posterior (por … Continue reading «Mahotas – Filtro mediano»
En este artículo veremos cómo podemos estirar la imagen RGB en mahotas. El estiramiento de contraste (a menudo llamado normalización) es una técnica de mejora de imagen simple que intenta mejorar el contraste en una imagen «estirando» el rango de valores de intensidad que contiene para abarcar un rango deseado de valores, por ejemplo, el … Continue reading «Mahotas – Estiramiento de imagen RGB»
En este articulo veremos como se puede cargar imagen en mahotas. 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 … Continue reading «Cargando imagen usando Mahotas – Python»
En este artículo veremos cómo podemos convertir una imagen rgb a una imagen xyz en mahotas. Una imagen RGB, a veces denominada imagen de color verdadero, se almacena en MATLAB como una array de datos de m por n por 3 que define los componentes de color rojo, verde y azul para cada píxel individual. … Continue reading «Mahotas – Conversión de RGB a XYZ»
En este artículo, veremos cómo podemos obtener los momentos Zernike de la imagen dada en mahotas. Los polinomios de Zernike son un conjunto de bases ortogonales (un conjunto de funciones para las cuales la integral del producto de cualquier par de funciones es cero). En procesamiento de imágenes, visión por computadora y campos relacionados, un … Continue reading «Mahotas – Momentos Zernike»
En este artículo, veremos cómo podemos obtener la función de estadísticas de adyacencia de umbral de la imagen en mahotas. TAS fue presentado por Hamilton et al. en “Clasificación automatizada rápida de imágenes de fenotipos celulares”. TAS brinda parámetros originales, a diferencia de PFTAS, que brinda una variación sin ningún parámetro codificado. Para este tutorial, … Continue reading «Mahotas – Estadísticas de adyacencia de umbral»
En este artículo, veremos cómo podemos configurar la estructura del elemento para 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 … Continue reading «Mahotas: estructura de elementos para la erosión de la imagen»
En este artículo veremos cómo podemos obtener la función zernike de la imagen dada en mahotas. Los polinomios de Zernike son un conjunto de base ortogonal (un conjunto de funciones para las cuales la integral del producto de cualquier par de funciones es cero) Para este tutorial usaremos la imagen ‘lena’, a continuación se muestra … Continue reading «Características de Mahotas – Zernike»
En este artículo veremos cómo podemos implementar el método de otsu en mahotas. En visión por computadora y procesamiento de imágenes, el método de Otsu, llamado así por Nobuyuki Otsu, se utiliza para realizar umbrales automáticos de imágenes. En la forma más simple, el algoritmo devuelve un único umbral de intensidad que separa los píxeles … Continue reading «Mahotas – método de Otsu»
En este artículo veremos cómo podemos obtener los cuadros delimitadores de todos los objetos 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 … Continue reading «Mahotas – Obtener cuadros delimitadores de imagen etiquetada»