Procesamiento de Imágenes en Jupyter con OpenCV y Python
Introducción
El procesamiento de imágenes es una disciplina que se ocupa de la manipulación y análisis de imágenes digitales. Se utiliza en una amplia gama de aplicaciones, como la visión artificial, el reconocimiento de imágenes y la edición de imágenes.
En este tutorial, aprenderemos a realizar procesamiento de imágenes en Jupyter Notebook con OpenCV y Python. OpenCV es una biblioteca de código abierto para visión artificial y procesamiento de imágenes. Python es un lenguaje de programación de alto nivel que es fácil de aprender y usar.
Requisitos
Para seguir este tutorial, necesitarás:
- Un ordenador con un sistema operativo Windows, macOS o Linux.
- Python 3.8 o superior.
- OpenCV 4.5.2 o superior.
- Jupyter Notebook.
Instalación de OpenCV
Para instalar OpenCV en tu ordenador, sigue estos pasos:
- Abre un terminal o una ventana de comandos.
- Ejecuta el siguiente comando para instalar la última versión de OpenCV:
pip install opencv-python
Creación de un Jupyter Notebook
Para crear un Jupyter Notebook, abre un terminal o una ventana de comandos y ejecuta el siguiente comando:
jupyter notebook
Esto abrirá una nueva ventana del navegador con una lista de todos los Jupyter Notebooks en tu ordenador.
Importación de OpenCV
Para importar OpenCV en un Jupyter Notebook, ejecuta el siguiente código:
import cv2
Lectura de una imagen
Para leer una imagen con OpenCV, usa la función imread(). Esta función toma dos argumentos: el nombre del archivo de imagen y el formato de la imagen.
Por ejemplo, para leer una imagen llamada image.jpg en formato JPEG, usa el siguiente código:
import cv2
# Leer la imagen
image = cv2.imread("image.jpg", cv2.IMREAD_COLOR)
# Mostrar la imagen
cv2.imshow("Imagen", image)
cv2.waitKey(0)
Este código mostrará la imagen en una ventana.
Manipulación de imágenes
OpenCV proporciona una amplia gama de funciones para manipular imágenes. Por ejemplo, puedes usar las funciones de cv2.resize(), cv2.flip() y cv2.blur() para cambiar el tamaño, voltear y difuminar imágenes, respectivamente.
Ejemplo: Redimensionar una imagen
Para redimensionar una imagen, usa la función cv2.resize(). Esta función toma tres argumentos: la imagen, el nuevo tamaño de la imagen y el método de escalado.
Por ejemplo, para redimensionar una imagen a un tamaño de 200×200 píxeles, usa el siguiente código:
import cv2
# Leer la imagen
image = cv2.imread("image.jpg", cv2.IMREAD_COLOR)
# Redimensionar la imagen
resized_image = cv2.resize(image, (200, 200), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
# Mostrar la imagen redimensionada
cv2.imshow("Imagen redimensionada", resized_image)
cv2.waitKey(0)
Este código mostrará la imagen redimensionada en una ventana.
Ejercicio:
- Intenta leer una imagen en formato PNG.
- Intenta voltear una imagen horizontalmente.
- Intenta difuminar una imagen con un filtro Gaussiano.
Conclusión
En este tutorial, aprendimos a realizar procesamiento de imágenes en Jupyter Notebook con OpenCV y Python. OpenCV es una biblioteca de código abierto poderosa y versátil que puede usarse para una amplia gama de aplicaciones de procesamiento de imágenes.
Para obtener más información sobre OpenCV, consulta la documentación oficial: https://docs.opencv.org/master/.
