Mahotas – Convolución de la Imagen

En este artículo, veremos cómo podemos hacer la convolución de la imagen en mahotas. La convolución es una operación matemática simple que es fundamental para muchos operadores comunes de procesamiento de imágenes. La convolución proporciona una forma de ‘multiplicar juntos’ dos arrays de números, generalmente de diferentes tamaños, pero de la misma dimensionalidad, para producir una tercera array de números de la misma dimensionalidad.

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.convolve

Sintaxis: mahotas.convolve(img, peso)

Argumento: toma el objeto de imagen y el argumento numpy nd array objectas

Retorno : Devuelve objeto de imagen

Nota: la imagen de entrada debe filtrarse o cargarse como gris

Para filtrar la imagen, tomaremos el objeto de imagen que es numpy.ndarray y lo filtraremos con la ayuda de la indexación, a continuación se muestra el comando para hacer esto 

image = image[:, :, 0]

A continuación se muestra la implementación. 

# importing required libraries
import mahotas
import mahotas.demos
from pylab import gray, imshow, show
import numpy as np
   
# loading image
img = mahotas.demos.load('lena')
   
# filtering image
img = img.max(2)
 
# otsu method
T_otsu = mahotas.otsu(img)  
   
# image values should be greater than otsu value
img = img > T_otsu
   
print("Image threshold using Otsu Method")
   
# showing image
imshow(img)
show()
   
# weight
weight = np.ones((5, 5), float)
 
# convolving image
new_img = mahotas.convolve(img, weight)
 
 
print("Convolved Image")
 
# showing image
imshow(new_img)
show()

Producción : 

Image threshold using Otsu Method

Convolved Image

Otro ejemplo  

# importing required libraries
import mahotas
import numpy as np
from pylab import gray, imshow, show
import os
  
# loading image
img = mahotas.imread('dog_image.png')
 
 
# filtering image
img = img[:, :, 0]
   
# otsu method
T_otsu = mahotas.otsu(img)  
   
# image values should be greater than otsu value
img = img > T_otsu
   
print("Image threshold using Otsu Method")
   
# showing image
imshow(img)
show()
   
# weight
weight = np.ones((5, 5), float)
 
# convolving image
new_img = mahotas.convolve(img, weight)
 
 
print("Convolved Image")
 
# showing image
imshow(new_img)
show()

Producción : 

Image threshold using Otsu Method 

Convolved Image