En Curso ..... Visión artificial | Python

 Lista de contenido:

1. Introducción a OpenCV
2. Leer imágenes en escala de grises.
3. WaitKey y namedWindow
4. Canales de color RGB (rojo, verde y azul).
5. Formato RGB(rojo, verde, azul) a formato HSV(matiz, saturación y valor).
6. 
   

                                                                                                                                                                                                                                                               

                                                                                                                             

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1. Introducción a OpenCV.

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import cv2  # Importamos la librería OpenCV

# Leemos la imagen utilizando la función cv2.imread(). 
im = cv2.imread("icono.jpg")
# Mostramos la imagen utilizando la función cv2.imshow(). 
cv2.imshow("Mi Imagen", im)

# La función cv2.waitKey() espera a que se presione una tecla para cerrar la ventana. 
cv2.waitKey(0)#El argumento 0 indica que esperará indefinidamente.

# Finalmente, destruimos todas las ventanas abiertas con la función cv2.destroyAllWindows().
cv2.destroyAllWindows()

                                                                                                                             

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2. Leer imágenes en escala de grises.

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import cv2  # Importamos la librería OpenCV

# Leemos la imagen en escala de grises utilizando la función cv2.imread().
imagen_gris = cv2.imread("icono.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# Mostramos la imagen en una ventana utilizando la función cv2.imshow().
cv2.imshow("Mi imagen en escala de grises", imagen_gris)

# La función cv2.waitKey() espera a que se presione una tecla para cerrar la ventana. 
cv2.waitKey(0)

# Finalmente, destruimos todas las ventanas abiertas con la función cv2.
cv2.destroyAllWindows()

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3. WaitKey y namedWindow.

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import cv2  # Importamos la librería OpenCV
#leemos la imagen
img = cv2.imread("icono.jpg")
img_gris = cv2.imread("icono.jpg",0)#El 0 remplaza el cv2.IMREAD_GRAYSCALE
#mostramos la imagen en una ventana
cv2.imshow("ventana",img)

while True:
    key = cv2.waitKey() #leemos la tecla presionada
    if key == ord("4"):
        cv2.imshow("ventana",img)
    elif key == ord("f"): # muestra la imagen en escala de grises
        cv2.imshow("ventana",img_gris)
    else:
        break #cualquier otra tecla
    
#destruimos todas las ventanas
cv2.destroyAllWindows()

import cv2  # Importamos la librería OpenCV
#leemos la imagen
img = cv2.imread("icono.jpg")
img_gris = cv2.imread("icono.jpg",0)#El 0 remplaza el cv2.IMREAD_GRAYSCALE

# Creamos una ventana redimensionable
cv2.namedWindow("ventana", cv2.WINDOW_NORMAL)
# Mostramos la imagen en la ventana
cv2.imshow("ventana",img)

while True:
    key = cv2.waitKey() #leemos la tecla presionada
    if key == ord("4"):
        cv2.imshow("ventana",img)
    elif key == ord("f"): # muestra la imagen en escala de grises
        cv2.imshow("ventana",img_gris)
    else:
        break #cualquier otra tecla
    
#destruimos todas las ventanas
cv2.destroyAllWindows()

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4. Canales de color RGB (rojo, verde y azul).

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import cv2  # Importamos la librería OpenCV
#leemos la imagen
img = cv2.imread("image.png")
img_gris = cv2.imread("icono.jpg",0)#El 0 remplaza el cv2.IMREAD_GRAYSCALE

# Separamos la imagen en sus canales de color
b, g, r = cv2.split(img)

# Mostramos cada canal de color en una ventana
cv2.imshow("ventana", img)
cv2.imshow("Canal azul", b)
cv2.imshow("Canal verde", g)
cv2.imshow("Canal rojo", r)

cv2.waitKey(0) #El argumento 0 indica que esperará indefinidamente.

#destruimos todas las ventanas
cv2.destroyAllWindows()

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5.Formato RGB(rojo, verde, azul) a formato HSV(matiz, saturación y valor).

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import cv2  # Importamos la librería OpenCV
#leemos la imagen
img = cv2.imread("image.png")
img_gris = cv2.imread("icono.jpg",0)#El 0 remplaza el cv2.IMREAD_GRAYSCALE

# Convertimos la imagen de RGB a HSV
img_hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)


# Separamos la imagen en sus canales de color
h, s, v = cv2.split(img_hsv)

# Mostramos cada canal de color en una ventana
cv2.imshow("HSV", img_hsv)
cv2.imshow("Canal matiz", h)
cv2.imshow("Canal saturacion", s)
cv2.imshow("Canal valor", v)

cv2.waitKey(0) #El argumento 0 indica que esperará indefinidamente.

#destruimos todas las ventanas
cv2.destroyAllWindows()

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6.Trabajando con los pixeles.

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import cv2
import numpy as np

# Abre la imagen
imagen = cv2.imread("dos_image.jpg")
cv2.imshow("ventana", imagen)
# Obtiene el ancho y alto de la imagen
alto, ancho, _ = imagen.shape

# Crea una nueva matriz con las mismas dimensiones que la imagen original
imagen_modificada = np.empty((alto, ancho, 3), dtype=np.uint8)

# Recorre la matriz de la imagen original y copia los píxeles en la matriz modificada
for y in range(alto):
    for x in range(ancho):
        imagen_modificada[y, ancho-x-1] = imagen[y, x]

# Guarda la imagen modificada
cv2.imwrite("image_invertida.jpg", imagen_modificada)
image_mod = cv2.imread("image_invertida.jpg")
cv2.imshow("invertida", image_mod)

cv2.waitKey(0) #El argumento 0 indica que esperará indefinidamente.
 
#destruimos todas las ventanas
cv2.destroyAllWindows()