Mahotas – Mínimos Regionales de Imagen

En este artículo veremos cómo podemos obtener mínimos regionales de imágenes en mahotas. Los mínimos regionales son un criterio más estricto que los mínimos locales, ya que tiene en cuenta todo el objeto y no solo el vecindario. Los mínimos son componentes conectados de píxeles con un valor de intensidad constante, rodeados de píxeles con un valor más alto. 
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.regmin
Sintaxis: mahotas.regmin(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 hacerlo.
 

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()
 
# finding regional minima
new_img = mahotas.regmin(img)
  
 
# showing image
print("Regional Minima")
imshow(new_img)
show()

Producción :
 

Image

Regional Minima

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()
 
# finding regional minima
new_img = mahotas.regmin(img)
  
 
# showing image
print("Regional Minima")
imshow(new_img)
show()

Producción :
 

Image

Regional Minima