SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 13
Descargar para leer sin conexión
PRÁCTICA 1
Grupo de Visión Artificial David García Pérez
MANEJO BÁSICO
DE IMÁGENES
CON MATLAB
MANEJO BÁSICO DE IMÁGENES CON MATLAB
Grupo de Visión Artificial David García Pérez
● Imagen tamaño NxM píxeles
● En Matlab: Imagen = Matriz/es
● Cada elemento de la matriz el
tono de gris para imágenes en B/N
● Si la imagen es en color, existen
3 matrices, cada una representa el
valor de un tono de color
● Los índices de la matriz son (r,c),
donde r representa la fila (row) y c
la columna (column)
1
1
2
3
4
N
2
M
3
3 4
MANEJO BÁSICO DE IMÁGENES CON MATLAB
Grupo de Visión Artificial David García Pérez
f(1,1) f(1,2) ... f(1,N)
f(2,1) f(2,2) ... f(2,N)
f(M,1) f(M,2) ... f(M,N)
Leyendo imágenes de disco:
>> f = imread('chestxray.jpg')
>> f = imread('D:imageneschestxray.jpg')
>> f = imread('/home/user/chestxray.jpg')
Esto lo que hace es que para una imagen en blanco y
negro, nos crea una matriz f, donde cada elemento tendrá un
valor de nivel de gris:
f =
MANEJO BÁSICO DE IMÁGENES CON MATLAB
Grupo de Visión Artificial David García Pérez
Obteniendo información de f:
Para determinar el tamaño de la imagen:
>>size(f)
ans =
1024 1024
Si lo queremos almacenar en una variable:
>>[M, N] = size(f)
Si lo que queremos es obtener información más detallada
de la imagen:
>>whos f
Name Size Bytes Class
f 249x500 373500 uint8 array
Grand total is 373500 elements using 373500 bytes
MANEJO BÁSICO DE IMÁGENES CON MATLAB
Grupo de Visión Artificial David García Pérez
Mostrando Imágenes:
imshow(f,G)
donde f es la imagen a mostrar y G es el número de niveles
de intensidad a mostrar. Si G se omite, se usa 256. La sintáxis
es la siguiente
imshow(f,[low high])
imshow(f,[0 50])imshow(f)
MANEJO BÁSICO DE IMÁGENES CON MATLAB
Grupo de Visión Artificial David García Pérez
Una utilidad interesante de imshow es:
imshow(f,[])
esto lo que hace es expandir el rango dinámico de la imagen,
pone como límite inferior, el valor mínimo de intensidad de la
imagen y como límite superior su valor máximo
imshow(f) imshow(f,[])
MANEJO BÁSICO DE IMÁGENES CON MATLAB
Grupo de Visión Artificial David García Pérez
Dos apuntes más sobre imshow(f):
pixval: Si se ejecuta pixval en la consola de Matlab, en la
última figura abierta, se podrá ver el valor de intensidad
cuando el ratón pasa sobre un píxel concreto. Y también se
puede medir la distancia euclídea entre dos puntos.
Matlab usualmente cuando dibuja una nueva figura,
sobreescribe la ventana de la figura anteriormente mostrada.
Para mostrar la segunda figura en una ventana independiente,
ejecutar lo siguiente
>> figure, imshow(f)
MANEJO BÁSICO DE IMÁGENES CON MATLAB
Grupo de Visión Artificial David García Pérez
Guardando imágenes en disco:
>> imwrite(f, 'nombre_fichero')
donde f es la matriz que almacena la imagen y filename es
el nombre de fichero donde vamos a guardar la imagen.
filename tiene que tener una extensión que reconozca
Matlab, o usar este otro formato:
>> imwrite(f, 'nombre_fichero', 'tif)
En estas prácticas trabajaremos con formato tiff y/o jpeg. En
el caso de jpeg también se puede especificar la calidad de
la imagen:
>> imwrite(f, 'nombre.jpg', 'quality', q)
MANEJO BÁSICO DE IMÁGENES CON MATLAB
Grupo de Visión Artificial David García Pérez
donde q es un numero de 0 a 100 que especifica la calidad de
la imagen:
mayor compresión
menor calidad
menor compresión
mayor calidad
0 50 100......
Obteniendo información de un fichero imagen almacenado en
disco:
>> imfinfo nombre_fichero
MANEJO BÁSICO DE IMÁGENES CON MATLAB
Grupo de Visión Artificial David García Pérez
>> imfinfo prueba.jpg
ans =
Filename: 'prueba.jpg'
FileModDate: '08-feb-2005
17:18:13'
FileSize: 6125
Format: 'jpg'
FormatVersion: ''
Width: 600
Height: 494
BitDepth: 8
ColorType: 'grayscale'
FormatSignature: ''
NumberOfSamples: 1
CodingMethod: 'Huffman'
CodingProcess: 'Sequential'
Comment: {}
MANEJO BÁSICO DE IMÁGENES CON MATLAB
Grupo de Visión Artificial David García Pérez
Clases de imágenes:
double
uint8
uint16
uint32
int8
int16
int32
single
char
logical
Doble precisión, números en punto flotante que varían en un rango aproximado de
-10 a 10 (8 bytes por elemento)
Enteros de 8 bits en el rango de [0,255] (1 byte por elemento)
Enteros de 16 bits en el rango de [0, 65535] (2 bytes por elemento)
Enteros de 32 bits en el rango de [0, 4294967295] (4 bytes por elemento)
Enteros de 8 bits en el rango de [-128, 127] (1 byte por elemento)
Enteros de 16 bits en el rango de [-32768, 32767] (2 bytes por elemento)
Enteros de 32 bits en el rango de [-2147483648,2147483647] (4 bytes por elemento)
Número en punto flotante de precisió simple, con valores aproximadamente en el
rango de -10 a 10 (4 bytes por elemento)
Carácteres (2 byte por elemento)
Los valores son 0 ó 1 (1 byte por elemento)
308 308
3838
MANEJO BÁSICO DE IMÁGENES CON MATLAB
Grupo de Visión Artificial David García Pérez
Tipos de Imágenes:
Imágenes de intensidad: Una matriz cuyos valores han
sido escalados para representar intensidad. Pueden ser uint8 ó
uint16. Si son double, los valores están escalados entre [0, 1]
Imágenes binarias: Imágenes que solamente tienen valor
0 ó 1. Se representan en Matlab a partir de arrays lógicos. Para
convertir en Matlab un array de 0's y 1's en array lógico:
>>B = logical(A)
Para comprobar si un array es lógico:
>>isLogical(A)
devuelve un 1 si es lógica y un 0 si no lo es.
Imágenes indexadas.
Imágenes RGB: Se verán más adelante
MANEJO BÁSICO DE IMÁGENES CON MATLAB
Grupo de Visión Artificial David García Pérez
Convirtiendo tipos y clases de imágenes:
Comando: Convirte a: Tipo válido de entrada:
im2uint8 uint8 logical, uint8, uint16 y double
im2uint16 uint16 logical, uint8, uint16 y double
mat2gray double ([0,1]) double
im2double double logical, uint8, uint16 y double
im2bw logical uint8, uint16 y double
>> f = [0 0.5; 0.75 1.5]
f =
0 0.5000
0.7500 1.5000
>> g = im2uint8(f)
g =
0 128
191 255
>> g = [0 0.3; 0.7 0.9]
g =
0 0.3000
0.7000 0.9000
>> gb = im2bw(g, 0.6)
gb =
0 0
1 1

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Utp va_sl1 introduccion al procesamiento de imagenes con mat_lab
 Utp va_sl1 introduccion al procesamiento de imagenes con  mat_lab Utp va_sl1 introduccion al procesamiento de imagenes con  mat_lab
Utp va_sl1 introduccion al procesamiento de imagenes con mat_labjcbenitezp
 
Imagen Filtrado Espacial
Imagen Filtrado EspacialImagen Filtrado Espacial
Imagen Filtrado EspacialOmar Sanchez
 
Segmentación de imagenes
Segmentación de imagenesSegmentación de imagenes
Segmentación de imagenesOmar Sanchez
 
Introduccion al procesamiento de imagenes con matlab
Introduccion al procesamiento de imagenes con matlabIntroduccion al procesamiento de imagenes con matlab
Introduccion al procesamiento de imagenes con matlabF Lliuya
 
Imagen Morfologicas
Imagen MorfologicasImagen Morfologicas
Imagen MorfologicasOmar Sanchez
 
Utp va_sl4_procesamiento digital de imagenes con matlab iii
 Utp va_sl4_procesamiento digital de imagenes con matlab iii Utp va_sl4_procesamiento digital de imagenes con matlab iii
Utp va_sl4_procesamiento digital de imagenes con matlab iiijcbenitezp
 
Utp pdi_2014-2 lab2
 Utp pdi_2014-2 lab2 Utp pdi_2014-2 lab2
Utp pdi_2014-2 lab2jcbp_peru
 
Utp pdi_2015-2_ea9 filtrado espacial
 Utp pdi_2015-2_ea9 filtrado espacial Utp pdi_2015-2_ea9 filtrado espacial
Utp pdi_2015-2_ea9 filtrado espacialjcbp_peru
 
Vb Ii, Unidad Iv MéTodos Graficos
Vb Ii, Unidad Iv MéTodos GraficosVb Ii, Unidad Iv MéTodos Graficos
Vb Ii, Unidad Iv MéTodos GraficosUTP, TA
 
Imagen Filtrado Frecuencial
Imagen Filtrado FrecuencialImagen Filtrado Frecuencial
Imagen Filtrado FrecuencialOmar Sanchez
 
Introducción a Matlab
Introducción a MatlabIntroducción a Matlab
Introducción a MatlabAdiel Castaño
 

La actualidad más candente (18)

Utp va_sl1 introduccion al procesamiento de imagenes con mat_lab
 Utp va_sl1 introduccion al procesamiento de imagenes con  mat_lab Utp va_sl1 introduccion al procesamiento de imagenes con  mat_lab
Utp va_sl1 introduccion al procesamiento de imagenes con mat_lab
 
Imagen Filtrado Espacial
Imagen Filtrado EspacialImagen Filtrado Espacial
Imagen Filtrado Espacial
 
Segmentación de imagenes
Segmentación de imagenesSegmentación de imagenes
Segmentación de imagenes
 
Introduccion al procesamiento de imagenes con matlab
Introduccion al procesamiento de imagenes con matlabIntroduccion al procesamiento de imagenes con matlab
Introduccion al procesamiento de imagenes con matlab
 
Imagen Morfologicas
Imagen MorfologicasImagen Morfologicas
Imagen Morfologicas
 
Utp va_sl4_procesamiento digital de imagenes con matlab iii
 Utp va_sl4_procesamiento digital de imagenes con matlab iii Utp va_sl4_procesamiento digital de imagenes con matlab iii
Utp va_sl4_procesamiento digital de imagenes con matlab iii
 
Utp pdi_2014-2 lab2
 Utp pdi_2014-2 lab2 Utp pdi_2014-2 lab2
Utp pdi_2014-2 lab2
 
Clase 4
Clase 4Clase 4
Clase 4
 
Utp pdi_2015-2_ea9 filtrado espacial
 Utp pdi_2015-2_ea9 filtrado espacial Utp pdi_2015-2_ea9 filtrado espacial
Utp pdi_2015-2_ea9 filtrado espacial
 
Matlab sesion3
Matlab sesion3Matlab sesion3
Matlab sesion3
 
Java modografico
Java modograficoJava modografico
Java modografico
 
Vb Ii, Unidad Iv MéTodos Graficos
Vb Ii, Unidad Iv MéTodos GraficosVb Ii, Unidad Iv MéTodos Graficos
Vb Ii, Unidad Iv MéTodos Graficos
 
Imagenes
ImagenesImagenes
Imagenes
 
Lienzo.java
Lienzo.javaLienzo.java
Lienzo.java
 
Presentación1
Presentación1Presentación1
Presentación1
 
Imagen Filtrado Frecuencial
Imagen Filtrado FrecuencialImagen Filtrado Frecuencial
Imagen Filtrado Frecuencial
 
Introducción a Matlab
Introducción a MatlabIntroducción a Matlab
Introducción a Matlab
 
C05
C05C05
C05
 

Similar a MATLAB Imagen Manejo

Procesamiento de imagenes
Procesamiento de imagenesProcesamiento de imagenes
Procesamiento de imagenesDayana Guzman
 
Procesador de imágenes toolbox Matlab
Procesador de imágenes toolbox MatlabProcesador de imágenes toolbox Matlab
Procesador de imágenes toolbox Matlabdave
 
Utp 2015-2_pdi_lab2
 Utp 2015-2_pdi_lab2 Utp 2015-2_pdi_lab2
Utp 2015-2_pdi_lab2jcbp_peru
 
Desarrollo de ejercicios básicos en matlab
Desarrollo de ejercicios básicos en matlabDesarrollo de ejercicios básicos en matlab
Desarrollo de ejercicios básicos en matlabAdalberto C
 
Graficas en 2 d y 3d matlab
Graficas en 2 d y 3d matlabGraficas en 2 d y 3d matlab
Graficas en 2 d y 3d matlabJuan Ete
 
Correciones radiometricas
Correciones radiometricasCorreciones radiometricas
Correciones radiometricasEDIER AVILA
 
Trabajo de computacion
Trabajo de computacionTrabajo de computacion
Trabajo de computacionluis_xD
 
Archivos apuntes-comandos comunes de matlab para el procesamiento de imágen
Archivos apuntes-comandos comunes de matlab para el procesamiento de imágenArchivos apuntes-comandos comunes de matlab para el procesamiento de imágen
Archivos apuntes-comandos comunes de matlab para el procesamiento de imágenJob Isaias Cach Cach
 
Logica difusautilizandomatlab
Logica difusautilizandomatlabLogica difusautilizandomatlab
Logica difusautilizandomatlabrubi18
 
Computacion aplicada
Computacion aplicadaComputacion aplicada
Computacion aplicadaCarobrigit
 
Matlab graficos
Matlab graficosMatlab graficos
Matlab graficosErick2202
 

Similar a MATLAB Imagen Manejo (20)

Imagenes
ImagenesImagenes
Imagenes
 
2437215 procesamiento-de-imagenes-con-matrices
2437215 procesamiento-de-imagenes-con-matrices2437215 procesamiento-de-imagenes-con-matrices
2437215 procesamiento-de-imagenes-con-matrices
 
Procesamiento de imagenes
Procesamiento de imagenesProcesamiento de imagenes
Procesamiento de imagenes
 
Procesador de imágenes toolbox Matlab
Procesador de imágenes toolbox MatlabProcesador de imágenes toolbox Matlab
Procesador de imágenes toolbox Matlab
 
Pds laboratorio 2
Pds   laboratorio 2Pds   laboratorio 2
Pds laboratorio 2
 
Clase 4
Clase 4Clase 4
Clase 4
 
Utp 2015-2_pdi_lab2
 Utp 2015-2_pdi_lab2 Utp 2015-2_pdi_lab2
Utp 2015-2_pdi_lab2
 
Desarrollo de ejercicios básicos en matlab
Desarrollo de ejercicios básicos en matlabDesarrollo de ejercicios básicos en matlab
Desarrollo de ejercicios básicos en matlab
 
Graficas en 2 d y 3d matlab
Graficas en 2 d y 3d matlabGraficas en 2 d y 3d matlab
Graficas en 2 d y 3d matlab
 
Correciones radiometricas
Correciones radiometricasCorreciones radiometricas
Correciones radiometricas
 
Trabajo de computacion
Trabajo de computacionTrabajo de computacion
Trabajo de computacion
 
Archivos apuntes-comandos comunes de matlab para el procesamiento de imágen
Archivos apuntes-comandos comunes de matlab para el procesamiento de imágenArchivos apuntes-comandos comunes de matlab para el procesamiento de imágen
Archivos apuntes-comandos comunes de matlab para el procesamiento de imágen
 
Semana 03 software libre maxima
Semana 03 software libre maximaSemana 03 software libre maxima
Semana 03 software libre maxima
 
APO1 - Presentacion nivel 6
APO1 - Presentacion nivel 6APO1 - Presentacion nivel 6
APO1 - Presentacion nivel 6
 
matlab
matlabmatlab
matlab
 
Logica difusautilizandomatlab
Logica difusautilizandomatlabLogica difusautilizandomatlab
Logica difusautilizandomatlab
 
Computacion aplicada
Computacion aplicadaComputacion aplicada
Computacion aplicada
 
Tutorial graficos en_matlab
Tutorial graficos en_matlabTutorial graficos en_matlab
Tutorial graficos en_matlab
 
Plots
PlotsPlots
Plots
 
Matlab graficos
Matlab graficosMatlab graficos
Matlab graficos
 

Último

Curso intensivo de soldadura electrónica en pdf
Curso intensivo de soldadura electrónica  en pdfCurso intensivo de soldadura electrónica  en pdf
Curso intensivo de soldadura electrónica en pdfFernandaGarca788912
 
Caldera Recuperadora de químicos en celulosa tipos y funcionamiento
Caldera Recuperadora de químicos en celulosa  tipos y funcionamientoCaldera Recuperadora de químicos en celulosa  tipos y funcionamiento
Caldera Recuperadora de químicos en celulosa tipos y funcionamientoRobertoAlejandroCast6
 
183045401-Terminal-Terrestre-de-Trujillo.pdf
183045401-Terminal-Terrestre-de-Trujillo.pdf183045401-Terminal-Terrestre-de-Trujillo.pdf
183045401-Terminal-Terrestre-de-Trujillo.pdfEdwinAlexanderSnchez2
 
Tiempos Predeterminados MOST para Estudio del Trabajo II
Tiempos Predeterminados MOST para Estudio del Trabajo IITiempos Predeterminados MOST para Estudio del Trabajo II
Tiempos Predeterminados MOST para Estudio del Trabajo IILauraFernandaValdovi
 
El proyecto “ITC SE Lambayeque Norte 220 kV con seccionamiento de la LT 220 kV
El proyecto “ITC SE Lambayeque Norte 220 kV con seccionamiento de la LT 220 kVEl proyecto “ITC SE Lambayeque Norte 220 kV con seccionamiento de la LT 220 kV
El proyecto “ITC SE Lambayeque Norte 220 kV con seccionamiento de la LT 220 kVSebastianPaez47
 
Sesión 02 TIPOS DE VALORIZACIONES CURSO Cersa
Sesión 02 TIPOS DE VALORIZACIONES CURSO CersaSesión 02 TIPOS DE VALORIZACIONES CURSO Cersa
Sesión 02 TIPOS DE VALORIZACIONES CURSO CersaXimenaFallaLecca1
 
Voladura Controlada Sobrexcavación (como se lleva a cabo una voladura)
Voladura Controlada  Sobrexcavación (como se lleva a cabo una voladura)Voladura Controlada  Sobrexcavación (como se lleva a cabo una voladura)
Voladura Controlada Sobrexcavación (como se lleva a cabo una voladura)ssuser563c56
 
Reporte de simulación de flujo del agua en un volumen de control MNVA.pdf
Reporte de simulación de flujo del agua en un volumen de control MNVA.pdfReporte de simulación de flujo del agua en un volumen de control MNVA.pdf
Reporte de simulación de flujo del agua en un volumen de control MNVA.pdfMikkaelNicolae
 
ECONOMIA APLICADA SEMANA 555555555544.pdf
ECONOMIA APLICADA SEMANA 555555555544.pdfECONOMIA APLICADA SEMANA 555555555544.pdf
ECONOMIA APLICADA SEMANA 555555555544.pdfmatepura
 
Presentación N° 1 INTRODUCCIÓN Y CONCEPTOS DE GESTIÓN AMBIENTAL.pdf
Presentación N° 1 INTRODUCCIÓN Y CONCEPTOS DE GESTIÓN AMBIENTAL.pdfPresentación N° 1 INTRODUCCIÓN Y CONCEPTOS DE GESTIÓN AMBIENTAL.pdf
Presentación N° 1 INTRODUCCIÓN Y CONCEPTOS DE GESTIÓN AMBIENTAL.pdfMIGUELANGELCONDORIMA4
 
CICLO DE DEMING que se encarga en como mejorar una empresa
CICLO DE DEMING que se encarga en como mejorar una empresaCICLO DE DEMING que se encarga en como mejorar una empresa
CICLO DE DEMING que se encarga en como mejorar una empresaSHERELYNSAMANTHAPALO1
 
Introducción a los sistemas neumaticos.ppt
Introducción a los sistemas neumaticos.pptIntroducción a los sistemas neumaticos.ppt
Introducción a los sistemas neumaticos.pptEduardoCorado
 
Elaboración de la estructura del ADN y ARN en papel.pdf
Elaboración de la estructura del ADN y ARN en papel.pdfElaboración de la estructura del ADN y ARN en papel.pdf
Elaboración de la estructura del ADN y ARN en papel.pdfKEVINYOICIAQUINOSORI
 
Flujo multifásico en tuberias de ex.pptx
Flujo multifásico en tuberias de ex.pptxFlujo multifásico en tuberias de ex.pptx
Flujo multifásico en tuberias de ex.pptxEduardoSnchezHernnde5
 
Seleccion de Fusibles en media tension fusibles
Seleccion de Fusibles en media tension fusiblesSeleccion de Fusibles en media tension fusibles
Seleccion de Fusibles en media tension fusiblesSaulSantiago25
 
TAREA 8 CORREDOR INTEROCEÁNICO DEL PAÍS.pdf
TAREA 8 CORREDOR INTEROCEÁNICO DEL PAÍS.pdfTAREA 8 CORREDOR INTEROCEÁNICO DEL PAÍS.pdf
TAREA 8 CORREDOR INTEROCEÁNICO DEL PAÍS.pdfAntonioGonzalezIzqui
 
¿QUE SON LOS AGENTES FISICOS Y QUE CUIDADOS TENER.pptx
¿QUE SON LOS AGENTES FISICOS Y QUE CUIDADOS TENER.pptx¿QUE SON LOS AGENTES FISICOS Y QUE CUIDADOS TENER.pptx
¿QUE SON LOS AGENTES FISICOS Y QUE CUIDADOS TENER.pptxguillermosantana15
 
SEGURIDAD EN CONSTRUCCION PPT PARA EL CIP
SEGURIDAD EN CONSTRUCCION PPT PARA EL CIPSEGURIDAD EN CONSTRUCCION PPT PARA EL CIP
SEGURIDAD EN CONSTRUCCION PPT PARA EL CIPJosLuisFrancoCaldern
 
SOLICITUD-PARA-LOS-EGRESADOS-UNEFA-2022.
SOLICITUD-PARA-LOS-EGRESADOS-UNEFA-2022.SOLICITUD-PARA-LOS-EGRESADOS-UNEFA-2022.
SOLICITUD-PARA-LOS-EGRESADOS-UNEFA-2022.ariannytrading
 

Último (20)

Curso intensivo de soldadura electrónica en pdf
Curso intensivo de soldadura electrónica  en pdfCurso intensivo de soldadura electrónica  en pdf
Curso intensivo de soldadura electrónica en pdf
 
Caldera Recuperadora de químicos en celulosa tipos y funcionamiento
Caldera Recuperadora de químicos en celulosa  tipos y funcionamientoCaldera Recuperadora de químicos en celulosa  tipos y funcionamiento
Caldera Recuperadora de químicos en celulosa tipos y funcionamiento
 
VALORIZACION Y LIQUIDACION MIGUEL SALINAS.pdf
VALORIZACION Y LIQUIDACION MIGUEL SALINAS.pdfVALORIZACION Y LIQUIDACION MIGUEL SALINAS.pdf
VALORIZACION Y LIQUIDACION MIGUEL SALINAS.pdf
 
183045401-Terminal-Terrestre-de-Trujillo.pdf
183045401-Terminal-Terrestre-de-Trujillo.pdf183045401-Terminal-Terrestre-de-Trujillo.pdf
183045401-Terminal-Terrestre-de-Trujillo.pdf
 
Tiempos Predeterminados MOST para Estudio del Trabajo II
Tiempos Predeterminados MOST para Estudio del Trabajo IITiempos Predeterminados MOST para Estudio del Trabajo II
Tiempos Predeterminados MOST para Estudio del Trabajo II
 
El proyecto “ITC SE Lambayeque Norte 220 kV con seccionamiento de la LT 220 kV
El proyecto “ITC SE Lambayeque Norte 220 kV con seccionamiento de la LT 220 kVEl proyecto “ITC SE Lambayeque Norte 220 kV con seccionamiento de la LT 220 kV
El proyecto “ITC SE Lambayeque Norte 220 kV con seccionamiento de la LT 220 kV
 
Sesión 02 TIPOS DE VALORIZACIONES CURSO Cersa
Sesión 02 TIPOS DE VALORIZACIONES CURSO CersaSesión 02 TIPOS DE VALORIZACIONES CURSO Cersa
Sesión 02 TIPOS DE VALORIZACIONES CURSO Cersa
 
Voladura Controlada Sobrexcavación (como se lleva a cabo una voladura)
Voladura Controlada  Sobrexcavación (como se lleva a cabo una voladura)Voladura Controlada  Sobrexcavación (como se lleva a cabo una voladura)
Voladura Controlada Sobrexcavación (como se lleva a cabo una voladura)
 
Reporte de simulación de flujo del agua en un volumen de control MNVA.pdf
Reporte de simulación de flujo del agua en un volumen de control MNVA.pdfReporte de simulación de flujo del agua en un volumen de control MNVA.pdf
Reporte de simulación de flujo del agua en un volumen de control MNVA.pdf
 
ECONOMIA APLICADA SEMANA 555555555544.pdf
ECONOMIA APLICADA SEMANA 555555555544.pdfECONOMIA APLICADA SEMANA 555555555544.pdf
ECONOMIA APLICADA SEMANA 555555555544.pdf
 
Presentación N° 1 INTRODUCCIÓN Y CONCEPTOS DE GESTIÓN AMBIENTAL.pdf
Presentación N° 1 INTRODUCCIÓN Y CONCEPTOS DE GESTIÓN AMBIENTAL.pdfPresentación N° 1 INTRODUCCIÓN Y CONCEPTOS DE GESTIÓN AMBIENTAL.pdf
Presentación N° 1 INTRODUCCIÓN Y CONCEPTOS DE GESTIÓN AMBIENTAL.pdf
 
CICLO DE DEMING que se encarga en como mejorar una empresa
CICLO DE DEMING que se encarga en como mejorar una empresaCICLO DE DEMING que se encarga en como mejorar una empresa
CICLO DE DEMING que se encarga en como mejorar una empresa
 
Introducción a los sistemas neumaticos.ppt
Introducción a los sistemas neumaticos.pptIntroducción a los sistemas neumaticos.ppt
Introducción a los sistemas neumaticos.ppt
 
Elaboración de la estructura del ADN y ARN en papel.pdf
Elaboración de la estructura del ADN y ARN en papel.pdfElaboración de la estructura del ADN y ARN en papel.pdf
Elaboración de la estructura del ADN y ARN en papel.pdf
 
Flujo multifásico en tuberias de ex.pptx
Flujo multifásico en tuberias de ex.pptxFlujo multifásico en tuberias de ex.pptx
Flujo multifásico en tuberias de ex.pptx
 
Seleccion de Fusibles en media tension fusibles
Seleccion de Fusibles en media tension fusiblesSeleccion de Fusibles en media tension fusibles
Seleccion de Fusibles en media tension fusibles
 
TAREA 8 CORREDOR INTEROCEÁNICO DEL PAÍS.pdf
TAREA 8 CORREDOR INTEROCEÁNICO DEL PAÍS.pdfTAREA 8 CORREDOR INTEROCEÁNICO DEL PAÍS.pdf
TAREA 8 CORREDOR INTEROCEÁNICO DEL PAÍS.pdf
 
¿QUE SON LOS AGENTES FISICOS Y QUE CUIDADOS TENER.pptx
¿QUE SON LOS AGENTES FISICOS Y QUE CUIDADOS TENER.pptx¿QUE SON LOS AGENTES FISICOS Y QUE CUIDADOS TENER.pptx
¿QUE SON LOS AGENTES FISICOS Y QUE CUIDADOS TENER.pptx
 
SEGURIDAD EN CONSTRUCCION PPT PARA EL CIP
SEGURIDAD EN CONSTRUCCION PPT PARA EL CIPSEGURIDAD EN CONSTRUCCION PPT PARA EL CIP
SEGURIDAD EN CONSTRUCCION PPT PARA EL CIP
 
SOLICITUD-PARA-LOS-EGRESADOS-UNEFA-2022.
SOLICITUD-PARA-LOS-EGRESADOS-UNEFA-2022.SOLICITUD-PARA-LOS-EGRESADOS-UNEFA-2022.
SOLICITUD-PARA-LOS-EGRESADOS-UNEFA-2022.
 

MATLAB Imagen Manejo

  • 1. PRÁCTICA 1 Grupo de Visión Artificial David García Pérez MANEJO BÁSICO DE IMÁGENES CON MATLAB
  • 2. MANEJO BÁSICO DE IMÁGENES CON MATLAB Grupo de Visión Artificial David García Pérez ● Imagen tamaño NxM píxeles ● En Matlab: Imagen = Matriz/es ● Cada elemento de la matriz el tono de gris para imágenes en B/N ● Si la imagen es en color, existen 3 matrices, cada una representa el valor de un tono de color ● Los índices de la matriz son (r,c), donde r representa la fila (row) y c la columna (column) 1 1 2 3 4 N 2 M 3 3 4
  • 3. MANEJO BÁSICO DE IMÁGENES CON MATLAB Grupo de Visión Artificial David García Pérez f(1,1) f(1,2) ... f(1,N) f(2,1) f(2,2) ... f(2,N) f(M,1) f(M,2) ... f(M,N) Leyendo imágenes de disco: >> f = imread('chestxray.jpg') >> f = imread('D:imageneschestxray.jpg') >> f = imread('/home/user/chestxray.jpg') Esto lo que hace es que para una imagen en blanco y negro, nos crea una matriz f, donde cada elemento tendrá un valor de nivel de gris: f =
  • 4. MANEJO BÁSICO DE IMÁGENES CON MATLAB Grupo de Visión Artificial David García Pérez Obteniendo información de f: Para determinar el tamaño de la imagen: >>size(f) ans = 1024 1024 Si lo queremos almacenar en una variable: >>[M, N] = size(f) Si lo que queremos es obtener información más detallada de la imagen: >>whos f Name Size Bytes Class f 249x500 373500 uint8 array Grand total is 373500 elements using 373500 bytes
  • 5. MANEJO BÁSICO DE IMÁGENES CON MATLAB Grupo de Visión Artificial David García Pérez Mostrando Imágenes: imshow(f,G) donde f es la imagen a mostrar y G es el número de niveles de intensidad a mostrar. Si G se omite, se usa 256. La sintáxis es la siguiente imshow(f,[low high]) imshow(f,[0 50])imshow(f)
  • 6. MANEJO BÁSICO DE IMÁGENES CON MATLAB Grupo de Visión Artificial David García Pérez Una utilidad interesante de imshow es: imshow(f,[]) esto lo que hace es expandir el rango dinámico de la imagen, pone como límite inferior, el valor mínimo de intensidad de la imagen y como límite superior su valor máximo imshow(f) imshow(f,[])
  • 7. MANEJO BÁSICO DE IMÁGENES CON MATLAB Grupo de Visión Artificial David García Pérez Dos apuntes más sobre imshow(f): pixval: Si se ejecuta pixval en la consola de Matlab, en la última figura abierta, se podrá ver el valor de intensidad cuando el ratón pasa sobre un píxel concreto. Y también se puede medir la distancia euclídea entre dos puntos. Matlab usualmente cuando dibuja una nueva figura, sobreescribe la ventana de la figura anteriormente mostrada. Para mostrar la segunda figura en una ventana independiente, ejecutar lo siguiente >> figure, imshow(f)
  • 8. MANEJO BÁSICO DE IMÁGENES CON MATLAB Grupo de Visión Artificial David García Pérez Guardando imágenes en disco: >> imwrite(f, 'nombre_fichero') donde f es la matriz que almacena la imagen y filename es el nombre de fichero donde vamos a guardar la imagen. filename tiene que tener una extensión que reconozca Matlab, o usar este otro formato: >> imwrite(f, 'nombre_fichero', 'tif) En estas prácticas trabajaremos con formato tiff y/o jpeg. En el caso de jpeg también se puede especificar la calidad de la imagen: >> imwrite(f, 'nombre.jpg', 'quality', q)
  • 9. MANEJO BÁSICO DE IMÁGENES CON MATLAB Grupo de Visión Artificial David García Pérez donde q es un numero de 0 a 100 que especifica la calidad de la imagen: mayor compresión menor calidad menor compresión mayor calidad 0 50 100...... Obteniendo información de un fichero imagen almacenado en disco: >> imfinfo nombre_fichero
  • 10. MANEJO BÁSICO DE IMÁGENES CON MATLAB Grupo de Visión Artificial David García Pérez >> imfinfo prueba.jpg ans = Filename: 'prueba.jpg' FileModDate: '08-feb-2005 17:18:13' FileSize: 6125 Format: 'jpg' FormatVersion: '' Width: 600 Height: 494 BitDepth: 8 ColorType: 'grayscale' FormatSignature: '' NumberOfSamples: 1 CodingMethod: 'Huffman' CodingProcess: 'Sequential' Comment: {}
  • 11. MANEJO BÁSICO DE IMÁGENES CON MATLAB Grupo de Visión Artificial David García Pérez Clases de imágenes: double uint8 uint16 uint32 int8 int16 int32 single char logical Doble precisión, números en punto flotante que varían en un rango aproximado de -10 a 10 (8 bytes por elemento) Enteros de 8 bits en el rango de [0,255] (1 byte por elemento) Enteros de 16 bits en el rango de [0, 65535] (2 bytes por elemento) Enteros de 32 bits en el rango de [0, 4294967295] (4 bytes por elemento) Enteros de 8 bits en el rango de [-128, 127] (1 byte por elemento) Enteros de 16 bits en el rango de [-32768, 32767] (2 bytes por elemento) Enteros de 32 bits en el rango de [-2147483648,2147483647] (4 bytes por elemento) Número en punto flotante de precisió simple, con valores aproximadamente en el rango de -10 a 10 (4 bytes por elemento) Carácteres (2 byte por elemento) Los valores son 0 ó 1 (1 byte por elemento) 308 308 3838
  • 12. MANEJO BÁSICO DE IMÁGENES CON MATLAB Grupo de Visión Artificial David García Pérez Tipos de Imágenes: Imágenes de intensidad: Una matriz cuyos valores han sido escalados para representar intensidad. Pueden ser uint8 ó uint16. Si son double, los valores están escalados entre [0, 1] Imágenes binarias: Imágenes que solamente tienen valor 0 ó 1. Se representan en Matlab a partir de arrays lógicos. Para convertir en Matlab un array de 0's y 1's en array lógico: >>B = logical(A) Para comprobar si un array es lógico: >>isLogical(A) devuelve un 1 si es lógica y un 0 si no lo es. Imágenes indexadas. Imágenes RGB: Se verán más adelante
  • 13. MANEJO BÁSICO DE IMÁGENES CON MATLAB Grupo de Visión Artificial David García Pérez Convirtiendo tipos y clases de imágenes: Comando: Convirte a: Tipo válido de entrada: im2uint8 uint8 logical, uint8, uint16 y double im2uint16 uint16 logical, uint8, uint16 y double mat2gray double ([0,1]) double im2double double logical, uint8, uint16 y double im2bw logical uint8, uint16 y double >> f = [0 0.5; 0.75 1.5] f = 0 0.5000 0.7500 1.5000 >> g = im2uint8(f) g = 0 128 191 255 >> g = [0 0.3; 0.7 0.9] g = 0 0.3000 0.7000 0.9000 >> gb = im2bw(g, 0.6) gb = 0 0 1 1