Mahotas: estructura de elementos para la erosión de la imagen

En este artículo, veremos cómo podemos configurar la estructura del elemento para erosionar la imagen en mahotas. La erosión (generalmente representada por ?) es una de las dos operaciones fundamentales (la otra es la dilatación) en el procesamiento de imágenes morfológicas en las que se basan todas las demás operaciones morfológicas. Originalmente se definió para imágenes binarias, luego se extendió a imágenes en escala de grises y posteriormente a redes completas. Para erosionar la imagen usamos el método mahotas.morph.erode.

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  

A continuación se muestra la estructura por defecto del elemento para la erosión, que un 1 cruce  

np.array([
        [0, 1, 0],
        [1, 1, 1],
        [0, 1, 0]], 
        bool)

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]], bool)
 
 
# eroding image using element structure
new_img = mahotas.morph.erode(img, es)
 
# showing dilated image
print("Eroded Image")
imshow(new_img)
show()

Producción : 

Image threshold using Otsu Method

Eroded 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([
        [0, 0, 0],
        [0, 1, 0],
        [0, 0, 0]], bool)
 
 
# eroding image using element structure
new_img = mahotas.morph.erode(img, es)
 
# showing dilated image
print("Eroded Image")
imshow(new_img)
show()

Producción : 

Image threshold using Otsu Method 

Eroded Image