En este artículo veremos cómo podemos resaltar los máximos de imagen en mahotas. Los máximos se pueden encontrar mejor en la imagen del mapa de distancia porque en la imagen etiquetada cada etiqueta es máxima, pero en el mapa de distancia los máximos se pueden identificar fácilmente. Para ello vamos a utilizar la imagen de … Continue reading «Mahotas – Destacando Imagen Maxima»
En este artículo veremos cómo podemos dilatar la imagen en mahotas. La dilatación agrega píxeles a los límites de los objetos en una imagen, mientras que la erosión elimina píxeles en los límites de los objetos. El número de píxeles añadidos o eliminados de los objetos de una imagen depende del tamaño y la forma … Continue reading «Mahotas – Dilatando Imagen»
En este artículo veremos cómo podemos conseguir el elemento estructurador adecuado de la imagen en mahotas. Un elemento de estructuración es una array que identifica el píxel en la imagen que se procesa y define la vecindad utilizada en el procesamiento de cada píxel. En este tutorial usaremos la imagen «lena», a continuación se muestra el … Continue reading «Mahotas – Elemento estructurante apropiado de la imagen»
En este artículo veremos cómo podemos obtener el borde de la etiqueta en la imagen etiquetada dentro de la región dada 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 … Continue reading «Mahotas: obtener el borde de la etiqueta en una región determinada»
En este artículo veremos cómo podemos realizar la apertura sobre la imagen en mahotas. La apertura es un proceso en el que primero se realiza una operación de erosión y luego se realiza una operación de dilatación. Elimina las protuberancias finas de la imagen obtenida y se utiliza para eliminar el ruido interno de la … Continue reading «Mahotas – Proceso de Apertura en Imagen»
En este artículo veremos cómo podemos obtener las características de imagen halalick en mahotas. Las características de la textura de Haralick se calculan a partir de una array de co-ocurrencia de nivel de gris (GLCM), una array que cuenta la co-ocurrencia de los niveles de gris vecinos en la imagen. El GLCM es una array … Continue reading «Características de Mahotas – Haralick»
En este artículo veremos cómo podemos hacer la esqueletización de imágenes mediante adelgazamiento en mahotas. La esqueletización es un proceso para reducir las regiones de primer plano en una imagen binaria a un remanente esquelético que conserva en gran medida la extensión y la conectividad de la región original mientras desecha la mayoría de los … Continue reading «Mahotas – Esqueletización por adelgazamiento de imagen»
En este artículo veremos cómo podemos comprobar si las dos imágenes representan el mismo etiquetado 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() A continuación se muestra la imagen_nuclear Para … Continue reading «Mahotas: comprobar si dos imágenes representan el mismo etiquetado»
En este artículo veremos cómo podemos cargar la imagen como gris en mahotas, hay muchas imágenes disponibles en mahotas, usamos el método mahotas.demos.load para cargarlas, en este tutorial usaremos la imagen «luispedro», a continuación se muestra el comando para cargarlo. mahotas.demos.load(‘luispedro’) A continuación se muestra la imagen de luispedro Para ello utilizaremos el método mahotas.demos.load … Continue reading «Mahotas – Cargando imagen en gris»
En este artículo veremos cómo podemos obtener la array máxima etiquetada de in 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 … Continue reading «Mahotas – Cómo etiquetar Max Array»