Procesamiento de Imágenes con scikit-image en Python
Introducción
El procesamiento de imágenes es una disciplina que se encarga de la manipulación y análisis de imágenes digitales. Tiene una amplia gama de aplicaciones, como el reconocimiento de objetos, la visión artificial y la edición de imágenes.
En Python, existen varias librerías para el procesamiento de imágenes. Una de las más populares es scikit-image, que ofrece una amplia gama de funciones para el procesamiento de imágenes en escala de grises y en color.
Instalación
Para instalar scikit-image, es necesario abrir una terminal y ejecutar el siguiente comando:
pip install scikit-image
Importación
Para importar scikit-image, es necesario importar el módulo skimage
.
import skimage
Lectura de imágenes
Para leer una imagen, se puede utilizar la función imread()
.
import skimage
image = skimage.io.imread("image.jpg")
Esta función devolverá una matriz NumPy que representa la imagen.
Visualización de imágenes
Para visualizar una imagen, se puede utilizar la función imshow()
.
import skimage
image = skimage.io.imread("image.jpg")
skimage.io.imshow(image)
Esta función mostrará la imagen en una ventana gráfica.
Filtrado de imágenes
El filtrado de imágenes es una operación que se utiliza para mejorar o modificar la apariencia de una imagen. Existen varios tipos de filtros de imágenes, como los filtros de suavizado, los filtros de nitidez y los filtros de bordes.
Filtro de suavizado
Los filtros de suavizado se utilizan para reducir el ruido en una imagen. Un ejemplo de filtro de suavizado es el filtro de Gaussiano.
import skimage
image = skimage.io.imread("image.jpg")
filtered_image = skimage.filters.gaussian(image, sigma=3)
skimage.io.imshow(filtered_image)
Este código aplicará un filtro de Gaussiano con un sigma de 3 a la imagen original.
Filtro de nitidez
Los filtros de nitidez se utilizan para aumentar el contraste de una imagen. Un ejemplo de filtro de nitidez es el filtro de Laplace.
import skimage
image = skimage.io.imread("image.jpg")
filtered_image = skimage.filters.laplace(image)
skimage.io.imshow(filtered_image)
Este código aplicará un filtro de Laplace a la imagen original.
Filtro de bordes
Los filtros de bordes se utilizan para detectar los bordes en una imagen. Un ejemplo de filtro de bordes es el filtro de Sobel.
import skimage
image = skimage.io.imread("image.jpg")
filtered_image = skimage.filters.sobel(image)
skimage.io.imshow(filtered_image)
Este código aplicará un filtro de Sobel a la imagen original.
Conclusiones
Scikit-image es una librería potente y versátil para el procesamiento de imágenes en Python. Con esta librería, es posible realizar una amplia gama de operaciones de procesamiento de imágenes, desde la lectura y visualización de imágenes hasta el filtrado y la detección de bordes.
Referencias
- scikit-image: https://scikit-image.org/
Ejercicios
- Prueba los diferentes filtros de suavizado, nitidez y bordes disponibles en scikit-image.
- Aplica los filtros de imágenes a imágenes de diferentes tipos, como imágenes en escala de grises, imágenes en color y imágenes con ruido.
- Escribe un script que aplique un filtro de imágenes a una imagen de video.