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.

Haz clic para revisar la explicación.

Operadores locales

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/

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.