Maestra en Matemtica Aplicada- USFQ Curso de Morfologa Matemtica David Vivas Junio 29, 2015 OPERACIONES MORFOLOGICAS Las operaciones morfolgicas aplicadas a imgenes binarias en este script incluyen: Esqueletizacin Extraccin de la envolvente convexa Engrosamiento Adelgazamiento Estasoperacionesfueronrealizadasutilizandolosalgoritmosyapredefinidosdelalibrera http://scikit-image.org/ytambindelalibrerapymorphdePythoncuyadireccinwebesla siguiente: https://pypi.python.org/pypi/pymorph/ , sta librera debi ser instalada para poder usarla ya que Python no la incluye por default. El script realiza las siguientes operaciones: Importacindeimgenesdecualquiercolor,nonecesariamentebinariasyaqueel algoritmo realiza el proceso de binarizar (el formato de imagen que no permite importar es el PNG) Alimportarlaimagenoriginalsemuestraenelcanvasyalhacerclickenlas operaciones que estn disponibles se realiza la operacin deseada.En stas operaciones no es necesario definir un elemento estructural ya que el algoritmo ya est diseado internamente con ste elemento. Las imgenes utilizadas tienen un tamao de 300 x 400 pixeles aproximadamente.A continuacin se muestran varias pruebas utilizando diferentes tipos de imgenes binarias. PRUEBA 1. Obtencin del esqueleto de una imagen Maestra en Matemtica Aplicada- USFQ Curso de Morfologa Matemtica David Vivas Junio 29, 2015 PRUEBA 2. Obtencin de la envolvente convexa Estealgoritmodacomoresultadoelconjuntomspequeoquecontienealaimagen originaldetalmaneraqueelsegmentoqueunedospuntoscualesquieradelaimagen, quede dentro de la imagen misma. Maestra en Matemtica Aplicada- USFQ Curso de Morfologa Matemtica David Vivas Junio 29, 2015 Maestra en Matemtica Aplicada- USFQ Curso de Morfologa Matemtica David Vivas Junio 29, 2015 PRUEBA 3. Engrosamiento de la imagen Maestra en Matemtica Aplicada- USFQ Curso de Morfologa Matemtica David Vivas Junio 29, 2015 PRUEBA 4. Adelgazamiento de la imagen Maestra en Matemtica Aplicada- USFQ Curso de Morfologa Matemtica David Vivas Junio 29, 2015 PRUEBA 5.- Extraccin de Bordes Los bordes de una imagen se obtienen a partir de realizar una erosin a la imagen y despus restar de la imagen original. Maestra en Matemtica Aplicada- USFQ Curso de Morfologa Matemtica David Vivas Junio 29, 2015 PRUEBA 6.- Hit or Miss La operacin Hit or miss lo que hace es detectar formas de acuerdo al elemento estructural que se haya definido inicialmente, en este caso el elemento estructural definido es la imagen de 3x3 pixeles que tiene centro en su centro de gravedad, los pixeles de color gris son aquellos en los cuales no importa la imagen que haya detrs de a ser tratada. En este caso tambin se ve que elemento estructural que se utiliz permite detectar esquinas como lo muestra la imagen dos. Maestra en Matemtica Aplicada- USFQ Curso de Morfologa Matemtica David Vivas Junio 29, 2015 En este caso la imagen que se logra detectar son los bordes o esquinas mostrados en la imagen dos,utilizandoelmismoelementoestructuralde3x3pixelesyconcentroenelcentrode gravedad de la imagen. Maestra en Matemtica Aplicada- USFQ Curso de Morfologa Matemtica David Vivas Junio 29, 2015 PRUEBA 7.- Llenado de huecos Esta operacin permite rellenar huecos que no son deseables en una imagen. El canvas muestra la imagen original, la imagen con los huecos rellenos y tambin muestra la ubicacin donde se han llenado los huecos en una matriz de ceros. PRUEBA 8.- Extraccin de componentes conectadas Este script realiza la accin de extraer de una imagen los elementos que estn conectados, es decir los elementos que a partir de un punto inicial dado Xo, tengan el mismo valor ya sea 0 1 alrededor de una 8 vecindad. De esta manera lo que se ve en el ejemplo es que se obtiene la misma imagen original ya que todos sus pixeles se encuentran conectados. Es necesario que el usuario determine el punto inicial Xo como punto de partida, teniendo como referencia la imagen que se desea extraer. La convergencia del algoritmo se da cuando la ltima operacin Maestra en Matemtica Aplicada- USFQ Curso de Morfologa Matemtica David Vivas Junio 29, 2015 de dilatacin e interseccin con la imagen original es igual a la penltima es decir que converge cuando ya no hay cambios entre las dos ltimas iteraciones. En el ejemplo se muestra la imagen original, el elemento estructural de tamao 3x3 con todos sus pixeles con un valor de 1, el punto Xo que seala el punto de partida para la dilatacin y por ltimo la extraccin del elemento deseado.