Contenido

Objetivo

Comprender el uso de los filtros y las transformaciones morfológicas en imágenes.

Descripción

Aprenderás los casos de uso para el filtrado en imágenes, así como las transformaciones morfológicas más comunes.

Explicación

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Operadores locales

Recursos adicionales

Los siguientes enlaces son externos a la Universidad Tecmilenio, al acceder a ellos considera que debes apegarte a sus términos y condiciones.

Revisa la siguiente lectura:

Para conocer más sobre operadores locales, te recomendamos leer:

Zhang, C., Shen, X., Cheng, H., y Qian, Q. (2019). Brain Tumor Segmentation Based on Hybrid Clustering and Morphological Operations. International Journal of Biomedical Imaging, 2019. Recuperado de https://www.semanticscholar.org/paper/Brain-Tumor-Segmentation-Based-on-Hybrid-Clustering-Zhang-Shen/d2e3c14665eca5eb0082cfb41ac19ed3a09c0abc/

Actividad

Objetivo

Usar los operadores locales en Python considerando la librería openCV.

Instrucciones

Utilizando el entorno de trabajo Jupyter Notebook, realiza lo que se pide a continuación:

  1. Selecciona una imagen, cárgala en escala de grises dentro del notebook y asígnala a una variable en Python utilizando openCV. Asegúrate que sean de extensión .jpg, .jpeg o .png.
  2. Utilizando funciones de SciPy, aplica 5 operadores morfológicos a la imagen cargada previamente y explica sus efectos.
Checklist

Asegúrate de:

  • Utilizar la librería SciPy para realizar las transformaciones morfológicas solicitadas y comparte sus observaciones.