Mahotas – Filtro mayoritario – Part 1

En este artículo veremos cómo podemos aplicar filtro mayoritario a la imagen en mahotas. En los filtros Mayoritarios para cada grupo de píxeles considerados en el mapa de entrada, un filtro mayoritario asigna el valor predominante (=ocurrencia más frecuente) o nombre de clase de estos al píxel central en el mapa de salida.

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.majority_filter
Sintaxis: mahotas.majority_filter(img)
Argumento: Toma el objeto de imagen como argumento
Retorno: Devuelve el 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
import matplotlib.pyplot as plt
    
# loading image
img = mahotas.demos.load('lena')
    
# filtering image
img = img.max(2)
  
print("Image")
    
# showing image
imshow(img)
show()
  
# applying majority filter
new_img = mahotas.majority_filter(img)
   
  
# showing image
print("Majority Filter")
imshow(new_img)
show()

Producción :

Image

Filtro mayoritario

Otro ejemplo  

# importing required libraries
import mahotas
import numpy as np
from pylab import gray, imshow, show
import os
import matplotlib.pyplot as plt
   
# loading image
img = mahotas.imread('dog_image.png')
  
  
# filtering image
img = img[:, :, 0]
    
print("Image")
    
# showing image
imshow(img)
show()
  
# applying majority filter
new_img = mahotas.majority_filter(img)
   
  
# showing image
print("Majority Filter")
imshow(new_img)
show()

Producción :

Image

Filtro mayoritario