Procesamiento de Imágenes con scikit-image en Python

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.

Python
import skimage

Lectura de imágenes

Para leer una imagen, se puede utilizar la función imread().

Python
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().

Python
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.

Python
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.

Python
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.

Python
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.