Mahotas – Umbral suave

En este artículo veremos cómo podemos implementar un umbral suave en mahotas. La umbralización suave también se denomina reducción de wavelet, ya que los valores de los coeficientes positivos y negativos se «reducen» hacia cero, al contrario que la umbralización estricta que mantiene o elimina los valores de los coeficientes.

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.rc  

Sintaxis: mahotas.thresholding.soft_threshold(image, t_value)
Argumento: toma el objeto de imagen y el valor unit8 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]

Ejemplo 1:  

# importing required libraries
import mahotas
import mahotas.demos
import numpy as np
from pylab import imshow, gray, show
from os import path
 
# loading the image
photo = mahotas.demos.load('luispedro')
 
 
# loading image as grey
photo = mahotas.demos.load('luispedro', as_grey = True)
 
# converting image type to unit8
# because as_grey returns floating values
photo = photo.astype(np.uint8)
 
# showing original image
print("Image")
imshow(photo)
show()
 
# unit 8 value
t = np.uint8(150)
 
# soft threshold
photo = mahotas.thresholding.soft_threshold(photo, t)
 
 
print("Image with soft threshold")
 
# showing image
imshow(photo)
show()

Producción : 

Ejemplo 2:  

# importing required libraries
import mahotas
import numpy as np
from pylab import imshow, show
import os
 
 
# loading image
img = mahotas.imread('dog_image.png')
     
 
# setting filter to the image
img = img[:, :, 0]
 
print("Image")
 
# showing the image
imshow(img)
show()
 
# unit 8 value
t = np.uint8(180)
 
# soft threshold
img = mahotas.thresholding.soft_threshold(img, t)
 
 
print("Image with soft threshold")
 
# showing image
imshow(img)
show()

Producción :