En este artículo, veremos cómo podemos implementar el método Riddler Calvard en mahotas. Esta es una alternativa al método de otsu. El algoritmo de Riddler y Calvard utiliza un enfoque de agrupamiento iterativo. Primero se debe realizar una estimación inicial del umbral (p. ej., intensidad de imagen media). Los píxeles por encima y por debajo … Continue reading «Mahotas – Método Riddler-Calvard»
En este artículo veremos cómo podemos obtener los patrones binarios lineales de imagen en mahotas. Los patrones binarios locales son un tipo de descriptor visual utilizado para la clasificación en la visión artificial. LBP es el caso particular del modelo Texture Spectrum propuesto en 1990. LBP se describió por primera vez en 1994. Para ello … Continue reading «Mahotas – Computación de patrones binarios lineales»
En este artículo veremos cómo podemos obtener el perímetro de objetos en imágenes binarias 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 Un píxel … Continue reading «Mahotas – Perímetro de Objetos en imagen binaria»
En este artículo veremos cómo podemos convertir una imagen rgb a gris 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. En este … Continue reading «Mahotas: conversión de RGB a gris»
En este artículo veremos cómo podemos convertir una imagen rgb a CIE L*a*b* 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 … Continue reading «Mahotas – Conversión de RGB a LAB»
En este artículo veremos cómo podemos estirar imágenes 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 rango completo … Continue reading «Mahotas – Estiramiento de imagen – Part 1»
En este artículo veremos cómo podemos encontrar los máximos locales de la imagen en mahotas. Los máximos 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 hacer esto usaremos el método … Continue reading «Mahotas – Local Máxima en Imagen»
En este artículo veremos cómo podemos encontrar el wally en la imagen dada. ¿Donde esta Wally? , también llamado ¿Dónde está Waldo? en América del Norte es un libro de rompecabezas británico. Los libros consisten en una serie de ilustraciones detalladas de doble página que muestran a docenas o más de personas haciendo una variedad … Continue reading «¿Dónde está el problema de Wally usando Mahotas?»
En este artículo veremos cómo podemos recortar la imagen al cuadro delimitador en mahotas. Podemos obtener un cuadro delimitador de imagen con la ayuda del método bbox. 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 … Continue reading «Mahotas – Imagen recortada al cuadro delimitador»
En este artículo veremos cómo podemos hacer una transformación de imagen haar en mahotas. La wavelet haar es una secuencia de funciones de «forma cuadrada» reescaladas que juntas forman una base o familia de wavelets. El análisis Wavelet es similar al análisis de Fourier en que permite representar una función objetivo en un intervalo en … Continue reading «Mahotas – Transformación de Haar»