Cómo realizar el procesamiento de imágenes en Python

Autor: | Última modificación: 1 de diciembre de 2023 | Tiempo de Lectura: 3 minutos
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El procesamiento de imágenes en Python se ha convertido en una herramienta esencial en el mundo de la programación y la tecnología. En este artículo, explorarás cómo llevar a cabo el procesamiento de imágenes en Python, con un enfoque en la biblioteca scikit-image. Conocerás los conceptos básicos, desde la conversión de una imagen a escala de grises hasta la manipulación de formatos de imagen. ¡Sigue leyendo y prepárate para sumergirte en el emocionante mundo del procesamiento de imágenes!

¿Qué es el procesamiento de imágenes en Python?

El procesamiento de imágenes es una disciplina que se encarga de manipular imágenes digitales con el objetivo de mejorar su calidad, resaltar características de interés o extraer información valiosa. En el contexto de la programación, el procesamiento de imágenes en Python se ha vuelto esencial debido a su versatilidad y facilidad de uso.

  • Conversión a escala de grises: Uno de los primeros pasos en el procesamiento de imágenes es la conversión a escala de grises. Esto implica transformar una imagen a un formato en blanco y negro, donde cada píxel tiene un valor de intensidad luminosa en lugar de un color completo. La biblioteca scikit-image facilita esta tarea con su amplia gama de herramientas y funciones.
from skimage import io, color 

# Cargar una imagen 
imagen_original = io.imread("imagen.jpg")
 
# Convertir a escala de grises 
imagen_gris = color.rgb2gray(imagen_original)
  • Mostrar una imagen por ejemplo: Una vez has convertido tu imagen a escala de grises, es importante poder visualizarla para comprender mejor el proceso. Aquí se muestra cómo mostrar una imagen en Python usando la biblioteca matplotlib.
import matplotlib.pyplot as plt 

# Mostrar la imagen en escala de grises 
plt.imshow(imagen_gris, cmap="gray") 
plt.axis("off") 
plt.show()
  • Manipulación de imágenes: El procesamiento de imágenes va más allá de la simple conversión a escala de grises. Puedes realizar una amplia variedad de operaciones, como ajustar el contraste, aplicar filtros, detectar bordes y mucho más. La biblioteca scikit-image proporciona una amplia gama de herramientas para estas tareas.
  • Trabajar con imágenes binarias: En ocasiones, es necesario convertir una imagen en binaria, donde los píxeles son o blancos o negros, sin tonos intermedios. Esto es útil para tareas como la detección de objetos o la segmentación de imágenes. scikit-image hace que este proceso sea sencillo.

Manipulando formatos de imagen

Python ofrece una amplia variedad de formatos de imagen y scikit-image es compatible con muchos de ellos. Puedes cargar y guardar imágenes en formatos populares, como JPEG, PNG, BMP y más. Aquí hay un ejemplo de cómo hacerlo:

from skimage import io
 
# Cargar una imagen 
imagen_original = io.imread("imagen.jpg")
 
# Guardar una nueva imagen 
io.imsave("nueva_imagen.png", imagen_original)

Código fuente y lenguaje de programación

El procesamiento de imágenes en Python se beneficia de su sintaxis clara y su gran cantidad de bibliotecas disponibles. Además de scikit-image, otras bibliotecas como OpenCV también se utilizan mucho en el procesamiento de imágenes. Aquí tienes un ejemplo de cómo cargar una imagen usando OpenCV:

import cv2
 
# Cargar una imagen con OpenCV 
imagen = cv2.imread("imagen.jpg")
 
# Realizar operaciones de procesamiento aquí

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El procesamiento de imágenes en Python es una habilidad esencial en el mundo de la programación y la tecnología. Con la ayuda de bibliotecas como scikit-image, puedes realizar una amplia variedad de tareas, desde la conversión de imágenes a escala de grises hasta la manipulación de formatos de imagen y más.

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