Número de píxeles

Calculemos el número total de píxeles de esta imagen.

Mujer joven

Imagen precargada como imagen_cara.

La cantidad total de píxeles es su resolución. Dado por \(Altura \ veces Anchura\).

Utiliza .shape de NumPy, que viene precargado como np, en la consola para comprobar la anchura y la altura de la imagen.

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Procesado de imágenes en Python

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IntermedioNivel de habilidad

4.8+

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¡Lánzate a las estructuras de imágenes digitales y aprende a procesarlas! Extrae datos, transforma y analiza imágenes utilizando NumPy y Scikit-image. Con unas pocas líneas de código, convertirás las imágenes de RGB a escala de grises, obtendrás datos de ellas, obtendrás histogramas que contienen información muy útil, ¡y separarás los objetos del fondo!

Exercise 1: Haz que las imágenes cobren vida con scikit-image Exercise 2: ¿Es gris o está lleno de color?Exercise 3: RGB a escala de grises Exercise 4: NumPy para imágenes Exercise 5: Flipando Exercise 6: Histogramas Exercise 7: Empezar a utilizar el umbral Exercise 8: Aplicar umbral global Exercise 9: Cuando el fondo no es tan obvio Exercise 10: Probar otros métodos Exercise 11: Aplicar umbralización

Aprenderás a <strong>detectar formas de objetos</strong> utilizando filtros de detección de bordes, a <strong>mejorar imágenes médicas</strong> con realce de contraste <strong>e incluso a ampliar imágenes ¡hasta cinco veces su tamaño original! </strong> También aplicarás la morfología para que el umbralado sea más preciso al segmentar imágenes y pasarás al siguiente nivel de procesamiento de imágenes con Python.

Exercise 1: Saltar al filtrado Exercise 2: Detección de bordes Exercise 3: Desenfoque para reducir el ruido Exercise 4: Aumento del contraste Exercise 5: ¿Cuál es el contraste de esta imagen?Exercise 6: Imágenes médicas Exercise 7: Imagen aérea Exercise 8: Añadamos impacto y contraste Exercise 9: Transformaciones Exercise 10: Aliasing, rotación y reescalado Exercise 11: Ampliar imágenes Exercise 12: Redimensionar proporcionalmente Exercise 13: Morfología Exercise 14: Cartas manuscritas Exercise 15: Mejora de la imagen umbralizada

Hasta ahora, ¡has hecho cosas muy chulas con tus habilidades de procesamiento de imágenes! En este capítulo, ¡aplicarás la <strong>restauración de imágenes para eliminar objetos, logotipos, texto o zonas dañadas</strong> en las fotos! También aprenderás a aplicar ruido, a utilizar la segmentación para acelerar el procesamiento y a encontrar elementos en las imágenes por sus contornos.

Exercise 1: Restauración de imágenes Exercise 2: Restauremos una imagen dañada Exercise 3: Eliminar logotipos Exercise 4: Ruido Exercise 5: ¡Hagamos ruido!Exercise 6: Reducir el ruido Exercise 7: Reducir el ruido conservando los bordes Exercise 8: Superpíxeles y segmentación Exercise 9: Número de píxeles

Ejercicio actual

Exercise 10: Segmentación de superpíxeles Exercise 11: Encontrar contornos Exercise 12: Contornear formas Exercise 13: Encontrar los contornos de una imagen que no es binaria Exercise 14: Contar los puntos de la imagen de un dado

Después de completar este capítulo, tendrás un conocimiento más profundo del procesamiento de imágenes, ya que podrás <strong>detectar bordes, esquinas ¡e incluso caras! </strong> Aprenderás a detectar no sólo caras de frente, sino también perfiles de caras, gatos o perros. Aplicarás tus conocimientos a <strong>aplicaciones</strong> más complejas <strong>del mundo real.</strong> Aprende a dominar varias técnicas de procesamiento de imágenes muy utilizadas ¡con muy pocas líneas de código!

Exercise 1: Encontrar las aristas con Canny Exercise 2: Bordes Exercise 3: Menos nervioso Exercise 4: A la vuelta de la esquina Exercise 5: Perspectiva Exercise 6: Menos esquinas Exercise 7: Detección facial Exercise 8: ¿Hay alguien ahí?Exercise 9: Varias caras Exercise 10: Segmentación y detección de caras Exercise 11: Aplicaciones del mundo real Exercise 12: Protección de la intimidad Exercise 13: Ayuda a Sally a restaurar su foto de graduación Exercise 14: ¡Un trabajo increíble!