Ejemplos de Python

Instalar la biblioteca: pip install matplotlib Aplicación.py: import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg # Cargar y mostrar imagen image = mpimg.imread('floree.jpg') plt.imshow(image) plt.title('Imagen Cargada') plt.axis('off')  # No mostrar ejes plt.show() Aplicación.py  de nuevo, escribe el nombre del imagen en la misma carpeta: import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg # Cargar y mostrar imagen image = mpimg.imread(' ruta_a_tu_imagen .jpg') plt.imshow(image) plt.title('Imagen Cargada') plt.axis('off')  # No mostrar ejes plt.show()

¡¡¡Ojo!!! Instalar estas bibliotecas pip install numpy pip install pillow pip install opencv-python matplotlib import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt # Cargar imagen y convertir a array NumPy image = Image.open('ruta_a_tu_imagen.jpg') image_array = np.array(image) # Aplicar una operación matemática (aumentar brillo) bright_image_array = image_array + 50 bright_image_array = np.clip(bright_image_array, 0, 255).astype(np.uint8) # Convertir array de nuevo a imagen bright_image = Image.fromarray(bright_image_array) # Mostrar imagen original y con mayor brillo plt.subplot(1, 2, 1) plt.title('Original') plt.imshow(image) plt.subplot(1, 2, 2) plt.title('Brillo Aumentado') plt.imshow(bright_image) plt.show() RESULTADO: Aplicación.py  de nuevo con el nombre de la imagen: import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt # Cargar imagen y convertir a array NumPy image = Image.open('floree.jpg') image_array =...

Segmentación por umbral Ejercicio 5   OJO!!! Instala también esta bliblioteca  pip install scikit-image pip install scikit-image pip install opencv-python matplotlib       ya las instalé antes, son                                                                                             necesarias pip install pillow                                                  ya la instalé antes (parece                                       ...

Ejemplo de Manipulación de Imagen: pip install pillow pip install opencv-python matplotlib En geany, la aplicación.py, recuerda cambiar la ruta a tu imagen por el nombre de la imagen from PIL import Image, ImageFilter import matplotlib.pyplot as plt # Cargar imagen image = Image.open(' ruta_a_tu_imagen .jpg') # Aplicar desenfoqueblurred_image = image.filter(ImageFilter.BLUR) # Mostrar imagen original y desenfocada plt.subplot(1, 2, 1) plt.title('Original') plt.imshow(image) plt.subplot(1, 2, 2) plt.title('Desenfoque') plt.imshow(blurred_image) plt.show() La aplicación de nuevo, con el nombre de la imagen:  from PIL import Image, ImageFilter import matplotlib.pyplot as plt # Cargar imagen image = Image.open('flor.jpg') # Aplicar desenfoque blurred_image = image.filter(ImageFilter.BLUR) # Mostrar imagen original y desenfocada plt.subplot(1, 2, 1) plt.title('Original') plt.imshow(image) plt.subplot(1, 2, 2) plt.title('Desenfoque') plt.imshow...

Estos ejemplos básicos ayudan a comprender cómo manejar imágenes, hacer manipulaciones sencillas y aplicar técnicas de visión computacional para segmentación y detección de patrones. Asegúrate de tener instaladas las librerías necesarias con pip install opencv-python-headless numpy pillow Para ayudar a los jóvenes a comprender y utilizar librerías para operaciones básicas en imágenes, así como la identificación y segmentación de patrones visuales, podemos utilizar Python con librerías como OpenCV, PIL (Pillow) y numpy. A continuación, te daré unos ejemplos sencillos: 1.Operaciones Básicas con Imágenes usando PIL (Pillow) Objetivo: Mostrar cómo abrir, redimensionar y guardar una imagen. from PIL import Image # Abrir una imagen imagen = Image.open(' ruta_a_tu_imagen .jpg') # Mostrar la imagen imagen.show() # Redimensionar la imagen imagen_redimensionada = imagen.resize((200, 200)) # Guardar la imagen redimensionada imagen_redimensionada.save('imagen_redimensionada.jpg') ...

  Ejemplo de Detección de Bordes (Canny): ¡¡¡Ojo!!!Pon en "ruta a tu imagen " el nombre de la foto import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # Cargar imagen image = cv2.imread('ruta_a_tu_imagen.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # Aplicar detección de bordes Canny edges = cv2.Canny(image, 100, 200) # Mostrar imagen con bordes plt.imshow(edges, cmap='gray') plt.title('Bordes Canny') plt.show()   ¡¡¡Funciona!!!  Pero si aparece este error (borde) usuario@debian:~/proyectos/escalgrs2$ python3 bordes.py /home/usuario/proyectos/escalgrs2/bordes.py: 13: UserWarning: FigureCanvasAgg is non-interactive, and thus cannot be shown  plt.show()   El error que estás viendo, UserWarning: FigureCanvasAgg is non-interactive, and thus cannot be shown, ocurre porque matplotlib está configurado para usar un backend que no es interactivo y no puede mostrar las gráficas directamente en algunas terminales de Python. Para solucionar este problema, tienes varias opciones:  2. Guarda...