En este artículo veremos cómo podemos hacer filtrado gaussiano 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()
Un filtro gaussiano es un filtro lineal. Por lo general, se usa para desenfocar la imagen o para reducir el ruido. Si usa dos de ellos y resta, puede usarlos para «enmascarar de enfoque» (detección de bordes). El filtro gaussiano por sí solo desenfocará los bordes y reducirá el contraste.
A continuación se muestra la imagen_nuclear
Para hacer esto usaremos el método mahotas.gaussian_filter
Sintaxis: mahotas.gaussian_filter(nuclear, 20)
Argumento: toma el objeto numpy.ndarray como argumento y un entero
Retorno: devuelve el objeto numpy.ndarray
Nota: la entrada del filtro gaussiano debe ser el objeto de imagen filtrado
. 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]
Ejemplo 1 :
Python3
# importing required libraries import mahotas import mahotas.demos import numpy as np from pylab import imshow, show # getting nuclear image nuclear = mh.demos.nuclear_image() # filtering the image nuclear = nuclear[:, :, 0] print("Image with filter") # showing the image imshow(nuclear) show() # setting gaussian filter nuclear = mahotas.gaussian_filter(nuclear, 35) print("Image with gaussian filter") # showing the gaussian filter imshow(nuclear) show()
Producción :
Ejemplo 2:
Python3
# importing required libraries import numpy as np import mahotas from pylab import imshow, show # loading image img = mahotas.imread('dog_image.png') # filtering the image img = img[:, :, 0] print("Image with filter") # showing the image imshow(img) show() # setting gaussian filter gaussian = mahotas.gaussian_filter(img, 15) print("Image with gaussian filter") # showing the gaussian filter imshow(gaussian) show()
Producción :
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por rakshitarora y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA