En este artículo veremos cómo podemos aplicar el filtro medio a la imagen en mahotas. El filtrado medio (o medio) es un método para ‘suavizar’ las imágenes al reducir la cantidad de variación de intensidad entre los píxeles vecinos. El filtro promedio funciona moviéndose a través de la imagen píxel por píxel, reemplazando cada valor con el valor promedio de los píxeles vecinos, incluido él mismo.
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.mean_filter
Sintaxis: mahotas.mean_filter (img, n)
Argumento: toma el objeto de imagen y el píxel vecino 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.
Python3
# 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 mean filter new_img = mahotas.mean_filter(img, n) # showing image print("Mean Filter") imshow(new_img) show()
Producción :
Image
Mean Filter
Otro ejemplo
Python3
# 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 mean filter new_img = mahotas.mean_filter(img, n) # showing image print("Mean Filter") imshow(new_img) show()
Producción :
Image
Mean Filter
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por rakshitarora y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA