En este artículo veremos cómo podemos revertir la imagen haar transformada en mahotas. La wavelet haar es una secuencia de funciones de «forma cuadrada» reescaladas que juntas forman una base o familia de wavelet. El análisis Wavelet es similar al análisis de Fourier en que permite representar una función objetivo en un intervalo en términos de una base ortonormal. La secuencia de Haar ahora se reconoce como la primera base de wavelet conocida y se usa ampliamente como ejemplo de enseñanza. Podemos hacer la transformación haar con la ayuda del método mahotas.haar.
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
Para hacer esto usaremos el método mahotas.ihaar
Sintaxis: mahotas.ihaar (haar_img)
Argumento: toma el objeto de imagen como argumento
Retorno: devuelve el objeto de imagen
Nota: la imagen de entrada debe filtrarse o debe 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]
Ejemplo 1:
Python3
# importing various libraries import numpy as np import mahotas import mahotas.demos from mahotas.thresholding import soft_threshold from pylab import imshow, show from os import path # loading image f = mahotas.demos.load('luispedro', as_grey = True) # haar transform h = mahotas.haar(f) # showing image print("Image with haar transform") imshow(h) show() # reversing haar transform r = mahotas.ihaar(h) # showing image print("Reversed haar transform") imshow(r) show()
Producción :
Ejemplo 2:
Python3
# importing required libraries import mahotas import numpy as np from pylab import imshow, show import os # loading image img = mahotas.imread('dog_image.png') # filtering image img = img[:, :, 0] # haar transform h = mahotas.haar(img) # showing image print("Image with haar transform") imshow(h) show() # reversing haar transform r = mahotas.ihaar(h) # showing image print("Reversed haar transform") imshow(r) show()
Producción :
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por rakshitarora y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA