En este artículo veremos cómo podemos obtener máximos regionales de imágenes en mahotas. Los máximos regionales son un criterio más estricto que los máximos locales, ya que tiene en cuenta todo el objeto y no solo la vecindad. Los máximos son componentes conectados de píxeles con un valor de intensidad constante, rodeados de píxeles con un valor más bajo.
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.regmax
Sintaxis: mahotas.regmax(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.
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() # finding regional maxima new_img = mahotas.regmax(img) # showing image print("Regional Maxima") imshow(new_img) show()
Producción :
Image
Regional Maxima
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() # finding regional maxima new_img = mahotas.regmax(img) # showing image print("Regional Maxima") imshow(new_img) show()
Producción :
Image
Regional Maxima
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por rakshitarora y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA