Procesamiento de imágenes con Mahotas en Python: Tutoriales de visión por computadora.

Procesamiento de imágenes con Mahotas en Python: Tutoriales de visión por computadora

Introducción

Mahotas es una biblioteca de Python para el procesamiento de imágenes. Proporciona una amplia gama de funciones para el análisis de imágenes, incluyendo detección de bordes, segmentación, reconocimiento de objetos y más.

Este tutorial proporciona una introducción al procesamiento de imágenes con Mahotas. Cubrirá los siguientes temas:

  • Instalación de Mahotas
  • Carga y visualización de imágenes
  • Operaciones básicas de imágenes
  • Detección de bordes
  • Segmentación de imágenes
  • Reconocimiento de objetos

Instalación de Mahotas

Mahotas está disponible en el repositorio de Python Package Index (PyPI). Para instalarlo, abra una terminal y ejecute el siguiente comando:

pip install mahotas

Carga y visualización de imágenes

Para cargar una imagen en Mahotas, use la función imread(). Esta función toma el nombre del archivo de imagen como argumento y devuelve una matriz de píxeles.

Python
import mahotas as mh

image = mh.imread('image.jpg')

Para visualizar una imagen, use la función imshow(). Esta función toma la matriz de píxeles como argumento y la muestra en una ventana.

Python
mh.imshow(image)

Operaciones básicas de imágenes

Mahotas proporciona una serie de funciones para realizar operaciones básicas de imágenes, como:

  • Redimensionamiento: La función imresize() puede usarse para redimensionar una imagen.
  • Rotación: La función imrotate() puede usarse para rotar una imagen.
  • Espejo: La función imflip() puede usarse para reflejar una imagen.

Detección de bordes

Mahotas proporciona una serie de funciones para detectar bordes en una imagen. Una de las funciones más comunes es canny(). Esta función utiliza un algoritmo de Canny para detectar bordes en una imagen.

Python
edges = mh.canny(image)

Segmentación de imágenes

Mahotas proporciona una serie de funciones para segmentar una imagen. Una de las funciones más comunes es threshold(). Esta función utiliza un umbral para dividir una imagen en dos regiones.

Python
threshold = 127

segmented_image = mh.threshold(image, threshold)

Reconocimiento de objetos

Mahotas proporciona una serie de funciones para reconocer objetos en una imagen. Una de las funciones más comunes es match_template(). Esta función compara una imagen de consulta con una imagen de plantilla.

Python
template = mh.imread('template.jpg')

objects = mh.match_template(image, template)

Conclusión

Este tutorial proporcionó una introducción al procesamiento de imágenes con Mahotas. Mahotas es una biblioteca poderosa que puede usarse para una amplia gama de tareas de visión por computadora.

Código de ejemplo

A continuación se muestra un código de ejemplo que muestra cómo usar Mahotas para realizar las operaciones básicas de procesamiento de imágenes:

Python
import mahotas as mh

# Carga la imagen
image = mh.imread('image.jpg')

# Redimensiona la imagen
resized_image = mh.imresize(image, (256, 256))

# Rota la imagen
rotated_image = mh.imrotate(image, 90)

# Refleja la imagen
flipped_image = mh.imflip(image)

# Detecta bordes en la imagen
edges = mh.canny(image)

# Segmenta la imagen
segmented_image = mh.threshold(image, 127)

# Muestra la imagen original
mh.imshow(image)

# Muestra la imagen redimensionada
mh.imshow(resized_image)

# Muestra la imagen rotada
mh.imshow(rotated_image)

# Muestra la imagen reflejada
mh.imshow(flipped_image)

# Muestra los bordes de la imagen
mh.imshow(edges)

# Muestra la imagen segmentada
mh.imshow(segmented_image)

Este código carga una imagen y luego realiza las operaciones básicas de procesamiento de imágenes: redimensionamiento, rotación, reflejo, detección de bordes y segmentación.