El efecto Eliminación de manchas se utiliza para eliminar el ruido de las imágenes sin que los bordes se vean borrosos. El filtro Despeckle suaviza las áreas en las que se nota el ruido y deja intactas las áreas complejas. La eliminación de manchas es una de las muchas técnicas que puede utilizar para reducir … Continue reading «Varita image.despeckle() en Python»
Spread reemplaza cada píxel con el valor de píxel aleatorio que se encuentra cerca. La función spread() se usa para aplicar el efecto Spread a la imagen. El tamaño del área para buscar un nuevo píxel se puede controlar definiendo un radio. Sintaxis: wand.image.spread(radius, method) Parámetros: Parámetro Tipo de entrada Descripción radio numeros.reales Distancia que … Continue reading «Python – método spread() en Wand»
Cuando se distorsiona imágenes ráster, la imagen resultante a menudo incluye píxeles que están fuera del ráster delimitador original. Estas regiones se denominan píxeles verticales y se pueden controlar configurando Image.virtual_pixel en cualquier valor definido en VIRTUAL_PIXEL_METHOD . Los siguientes son VIRTUAL_PIXEL_METHOD: VIRTUAL_PIXEL_METHOD Descripción ‘indefinido estándar predeterminado VIRTUAL_PIXEL_METHOD. ‘antecedentes establecer un fondo sólido de píxeles … Continue reading «Propiedad Wand virtual_pixel – Python»
La función adaptive_sharpen() es una función incorporada en la biblioteca Python Wand ImageMagick que se usa para enfocar la imagen. La intensidad es menor lejos de los bordes. Está presente en la clase wand.image . Sintaxis: adaptive_sharpen(radius, sigma, channel) Parámetros: esta función acepta tres parámetros, como se mencionó anteriormente y se definen a continuación: radio: … Continue reading «Función Wand adaptive_sharpen() – Python»
La función mean_shift() es una función incorporada en la biblioteca Python Wand ImageMagick que se usa para recalcular el valor de píxel comparando los píxeles vecinos dentro de una distancia de color y reemplazándolos con un valor medio. Sintaxis: mean_shift(width, height, color_distance) Parámetros: esta función acepta dos parámetros, como se mencionó anteriormente y se definen … Continue reading «Varita función mean_shift() – Python»
La función wave() crea una estructura similar a una onda desde la parte superior e inferior de la imagen. Crea un efecto dominó dentro de la imagen. Podemos cambiar la longitud de onda así como la amplitud de la imagen usando los parámetros de amplitud y longitud de onda en la función wave(). Sintaxis: wand.image.wave(amplitude, … Continue reading «Función Wand wave() en Python»
La función rectángulo() , como el nombre describe, esta función se usa para dibujar un círculo usando el objeto wand.drawing en Python. El rectángulo toma muchos argumentos como izquierda, arriba, derecha, abajo, ancho, alto, etc. Sintaxis: wand.drawing.rectangle(izquierda, arriba, derecha, abajo, ancho, alto, radio, xradius, yradius) Parámetros: Parámetro Tipo de entrada Descripción izquierda numeros.reales desplazamiento x … Continue reading «Función Wand rectángulo() en Python»
Formato de imagen describe cómo se almacenan los datos de una imagen. Los diferentes formatos de imagen tienen diferentes ventajas y desventajas. Hay alrededor de 7 formatos de imagen más comunes que se utilizan en diferentes casos. Por ejemplo: la ventaja del formato JPEG es que admite color de 24 bits con hasta 16 millones … Continue reading «Varita – Convertir formato de imagen»
La función circle() es otra función de dibujo en Wand. Este método se utiliza para dibujar un círculo en la imagen. Requiere solo dos argumentos que son el origen y el perímetro del círculo. Sintaxis: varita.dibujo.circulo(origen, perímetro) Parámetros: Parámetro Tipo de entrada Descripción origen (colecciones.abc.Secuencia)o(Real, números.Real) par que representa el origen x e y del … Continue reading «Función Wand circle() en Python»
Adaptive Blur es una especie de desenfoque. La única diferencia es que la intensidad del desenfoque alrededor de los bordes detectables en la imagen es menor, mientras que es mayor en las áreas sin bordes. El desenfoque adaptativo se puede realizar mediante la función adaptive_blur . Sintaxis: Python3 wand.image.adaptive_blur(radius=»radius_value», sigma=»sigma_value», channel = «optional_channel_value») # … Continue reading «Python: desenfoque adaptativo en la varita»