En este artículo, veremos cómo podemos implementar el umbral local de bernsen en mahotas. El método de Bernsen es uno de los métodos de binarización localmente adaptables desarrollados para la segmentación de imágenes. En este estudio, se implementa el método de binarización adaptable localmente de Bernsen y luego se prueba para diferentes imágenes en escala … Continue reading «Mahotas – umbralización local de Bernsen»
En este artículo veremos cómo podemos realizar el cierre sobre la imagen en mahotas. 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 suavizar el contorno y fusionar roturas estrechas. En este … Continue reading «Mahotas – Proceso de Cierre en Imagen»
En este artículo veremos cómo podemos obtener la característica de redondez de la imagen en mahotas. La redondez está dominada por las características generales de la forma en lugar de la definición de sus bordes y esquinas, o la rugosidad de la superficie de un objeto fabricado. Una elipse suave puede tener poca redondez, si … Continue reading «Mahotas – Redondez de la Imagen»
En este artículo veremos cómo podemos convertir una imagen rgb a sepia 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. El efecto … Continue reading «Mahotas – Conversión RGB a Sepia»
En este artículo veremos cómo podemos obtener el número de euler de la imagen en mahotas. El número de Euler es una medida de la topología de una imagen. Se define como el número total de objetos en la imagen menos el número de agujeros en esos objetos. Puede usar 4 u 8 vecindarios conectados. … Continue reading «Mahotas – Número de Euler de la Imagen»
En este artículo veremos cómo podemos hacer coincidencias de plantillas en mahotas. La plantilla es básicamente una parte o estructura de 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 hacer esto, usaremos el método mahotas.template_match Sintaxis: … Continue reading «Mahotas – Coincidencia de plantillas»
En este artículo veremos cómo podemos obtener un elemento estructurador de disco binario de radio dado de la imagen en mahotas. Un elemento de estructuración plana es una vecindad de valores binarios, ya sea bidimensional o multidimensional, en la que los píxeles verdaderos se incluyen en el cálculo morfológico y los píxeles falsos no. El … Continue reading «Mahotas: obtener el elemento de estructuración del disco del radio dado»
En este artículo veremos cómo podemos obtener la función densa robusta acelerada de la imagen en mahotas. En la visión artificial, las características robustas aceleradas (SURF) son un detector y descriptor de características locales patentado. Se puede utilizar para tareas como reconocimiento de objetos, registro de imágenes, clasificación o reconstrucción 3D. Está parcialmente inspirado en … Continue reading «Mahotas – Obtención de puntos densos SURF»
En este artículo veremos cómo podemos obtener tamaños de región etiquetada en mahotas. Las imágenes etiquetadas son imágenes enteras donde los valores corresponden a diferentes regiones. Es decir, la región 1 son todos los píxeles que tienen valor 1, la región dos son los píxeles con valor 2, y así sucesivamente. Por convención, la región … Continue reading «Mahotas – Tamaños de Región Etiquetada»
En este artículo, veremos cómo podemos hacer una cuenca hidrográfica condicional de la imagen en mahotas. En el estudio del procesamiento de imágenes, una cuenca hidrográfica es una transformación definida en una imagen en escala de grises. El nombre se refiere metafóricamente a una cuenca hidrográfica geológica, o división de drenaje, que separa cuencas de … Continue reading «Mahotas – Cuenca Condicional de la Imagen»