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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')

¡¡¡Ojo!!!Funciona perfectamente, tienes que abrir la imagen redimensionada manualmente.

RECUERDA PONER EL NOMBRE EN ruta_a_tu_imagen.jpg

Ejemplo_número 2:

2. Conversión a Escala de Grises con OpenCV

Objetivo: Convertir una imagen a escala de grises usando OpenCV.

import cv2

# Leer la imagen

imagen = cv2.imread('ruta_a_tu_imagen.jpg')

# Convertir la imagen a escala de grises

imagen_gris = cv2.cvtColor(imagen, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Mostrar la imagen en escala de grises

cv2.imshow('Imagen en Escala de Grises', imagen_gris)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

# Guardar la imagen en escala de grises

cv2.imwrite('imagen_gris.jpg', imagen_gris)

Ejemplo 3. Detección de Bordes con Canny en OpenCV

Objetivo: Detectar bordes en una imagen usando el algoritmo de Canny.

import cv2

# Leer la imagen

imagen = cv2.imread('ruta_a_tu_imagen.jpg')

# Convertir a escala de grises

imagen_gris = cv2.cvtColor(imagen, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Aplicar el detector de bordes Canny

bordes = cv2.Canny(imagen_gris, 100, 200)

# Mostrar los bordes detectados

cv2.imshow('Bordes Detectados', bordes)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()