Número de píxeles

Vamos a calcular el número total de píxeles de esta imagen.

Young woman

Imagen precargada como face_image

La cantidad total de píxeles es su resolución, dada por \(Altura \times Ancho\).

Usa .shape de NumPy, que está precargado como np, en la consola para comprobar el ancho y la altura de la imagen.

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Procesamiento de Imágenes en Python

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IntermedioNivel de habilidad

4.8+

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¡Sumérgete en las estructuras de imágenes digitales y aprende a procesarlas! Extrae datos, transforma y analiza imágenes usando NumPy y Scikit-image. Con solo unas pocas líneas de código, convertirás imágenes RGB a escala de grises, obtendrás datos de ellas, generarás histogramas con información muy útil y separarás objetos del fondo.

Exercise 1: Da vida a las imágenes con scikit-image Exercise 2: ¿Es en gris o a todo color?Exercise 3: De RGB a escala de grises Exercise 4: NumPy para imágenes Exercise 5: Dale la vuelta Exercise 6: Histogramas Exercise 7: Primeros pasos con el umbralizado Exercise 8: Aplica un umbral global Exercise 9: Cuando el fondo no es tan evidente Exercise 10: Probando otros métodos Exercise 11: Aplica umbralización

Aprenderás a <strong>detectar formas de objetos</strong> usando filtros de detección de bordes, <strong>mejorar imágenes médicas</strong> con realce de contraste <strong>e incluso ampliar imágenes hasta cinco veces su tamaño original.</strong> También aplicarás morfología para hacer que el umbral sea más preciso al segmentar imágenes y dar el siguiente paso en el procesamiento de imágenes con Python.

Exercise 1: Ponte manos a la obra con los filtros Exercise 2: Detección de bordes Exercise 3: Desenfoque para reducir el ruido Exercise 4: Mejora 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: Redimensionado proporcional Exercise 13: Morfología Exercise 14: Letras manuscritas Exercise 15: Mejorar la imagen umbralizada

¡Hasta ahora has hecho cosas muy interesantes 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 fotografías. También aprenderás a aplicar ruido, usar la segmentación para acelerar el procesamiento y encontrar elementos en imágenes por sus contornos.

Exercise 1: Restauración de imágenes Exercise 2: Vamos a restaurar una imagen dañada Exercise 3: Eliminar logotipos Exercise 4: Ruido Exercise 5: ¡Vamos a meter ruido!Exercise 6: Reducción de ruido Exercise 7: Reducir el ruido preservando los bordes Exercise 8: Súperpíxeles y segmentación Exercise 9: Número de píxeles

Ejercicio actual

Exercise 10: Segmentación en superpíxeles Exercise 11: Buscar contornos Exercise 12: Trazado de contornos Exercise 13: Encuentra los contornos de una imagen que no es binaria Exercise 14: Cuenta los puntos en la imagen de un dado

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

Exercise 1: Detectar bordes con Canny Exercise 2: Bordes Exercise 3: Menos marcados Exercise 4: Justo a la vuelta de la esquina Exercise 5: Perspectiva Exercise 6: Menos esquinas Exercise 7: Detección de rostros Exercise 8: ¿Hay alguien ahí?Exercise 9: Múltiples caras Exercise 10: Segmentación y detección de rostros Exercise 11: Aplicaciones del mundo real Exercise 12: Protección de la privacidad Exercise 13: Ayuda a Sally a restaurar su foto de graduación Exercise 14: ¡Trabajo increíble!