Mahotas: estructura de elementos para dilatar la imagen

En este artículo veremos cómo podemos configurar la estructura de elementos del dilatado de 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 del elemento estructurante utilizado para procesar la imagen. Para dilatar la imagen, usamos el método mahotas.morph.dilate. Al configurar la estructura del elemento, podemos aumentar o disminuir el efecto de dilatación en la imagen.

En este tutorial usaremos la imagen «luispedro», a continuación se muestra el comando para cargarla.

mahotas.demos.load('luispedro')

A continuación se muestra la imagen de luispedro 

Pasos de implementación: 
1. Cargue la imagen 
2. Filtre la imagen 
3. Use el método otsu para el umbral de la imagen 
4. Cree una estructura del elemento con la ayuda de numpy ndarray para valores binarios 
5. Use el elemento para dilatar la imagen 
 

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
luispedro = mahotas.demos.load('luispedro')
  
# filtering image
luispedro = luispedro.max(2)
  
# otsu method
T_otsu = mahotas.otsu(luispedro)
   
# image values should be greater than otsu value
img = luispedro > T_otsu
  
print("Image threshold using Otsu Method")
  
# showing image
imshow(img)
show()
  
# erode structure
es = np.array([
        [1, 1, 1, 1],
        [1, 1, 1, 1],
        [1, 1, 1, 1],
        [1, 1, 1, 1]], bool)
 
# dilating image
dilate_img = mahotas.morph.dilate(img, es)
  
# showing dilated image
print("Dilated Image")
imshow(dilate_img)
show()

Producción : 

Image threshold using Otsu Method

Dilated Image

Otro ejemplo  

# importing required libraries
import mahotas
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os
  
# loading image
img = mahotas.imread('dog_image.png')
       
# setting filter to the 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()
 
# erode structure
es = np.array([
        [1, 1, 1, 1],
        [1, 1, 1, 1],
        [1, 1, 1, 1],
        [1, 1, 1, 1]], bool)
 
# dilating image
dilate_img = mahotas.morph.dilate(img, es)
  
# showing dilated image
print("Dilated Image")
imshow(dilate_img)
show()

Producción : 

Image threshold using Otsu Method

Dilated Image