En este artículo veremos cómo podemos los momentos de la imagen en mahotas. En procesamiento de imágenes, visión por computadora y campos relacionados, un momento de imagen es un promedio ponderado particular de las intensidades de los píxeles de la imagen, o una función de tales momentos, generalmente elegido para tener alguna propiedad o interpretación … Continue reading «Mahotas – Consiguiendo Momentos de Imagen»
En este artículo veremos cómo podemos aplicar filtro mayoritario a la imagen en mahotas. En los filtros Mayoritarios para cada grupo de píxeles considerados en el mapa de entrada, un filtro mayoritario asigna el valor predominante (=ocurrencia más frecuente) o nombre de clase de estos al píxel central en el mapa de salida. En este … Continue reading «Mahotas – Filtro mayoritario»
En este artículo veremos cómo podemos obtener pesos 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 – Peso de la región etiquetada»
En este artículo veremos cómo podemos aplicar el filtro laplaciano 2D a la imagen en mahotas. Un filtro laplaciano es un detector de bordes que se utiliza para calcular las segundas derivadas de una imagen, midiendo la velocidad a la que cambian las primeras derivadas. Esto determina si un cambio en los valores de píxeles … Continue reading «Mahotas – Filtro laplaciano 2D»
En este artículo veremos cómo podemos obtener las características robustas aceleradas 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 el … Continue reading «Mahotas: características robustas aceleradas»
En este artículo veremos cómo podemos hacer que la imagen se centre en la wavelet 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. En este tutorial usaremos … Continue reading «Mahotas – Hacer centro de ondículas de imagen»
En este artículo veremos cómo podemos establecer un umbral para las imágenes 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. mahotas.demos.nuclear_image() La umbralización de imágenes es una forma simple de segmentación … Continue reading «Mahotas – Configuración del umbral»
En este artículo veremos cómo podemos recortar la imagen en mahotas. El recorte se realiza fácilmente simplemente cortando la parte correcta de la array, aquí la array es el objeto de imagen que es numpy.ndarray. En este tutorial usaremos la imagen «luispedro», a continuación se muestra el comando para cargarla. mahotas.demos.load(‘luispedro’) A continuación se muestra … Continue reading «Mahotas – Imagen recortada – Part 1»
En este artículo veremos cómo podemos crear una imagen etiquetada a partir de la imagen normal 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 – Imagen etiquetada de la imagen normal»
En este artículo veremos cómo podemos filtrar las etiquetas de la imagen etiquetada en mahotas. La etiqueta de filtrado es similar a implementar la función de reetiquetado, pero la diferencia está en el filtrado que eliminaremos, es decir, filtraremos las etiquetas en el momento de llamar al método de filtrado y el filtrado nos dará … Continue reading «Mahotas – Etiquetas Filtrantes»