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Segmentación y análisis de imágenes

Análisis de regiones, análisis de texturas, estadísticas de píxeles e imágenes

El análisis de imágenes es el proceso de extraer información significativa de imágenes como buscar formas, contar objetos, identificar colores o medir propiedades de objetos. La caja de herramientas proporciona un conjunto completo de algoritmos estándar de referencia y funciones de visualización para tareas de análisis de imágenes, como el análisis estadístico y la medición de propiedades.

Segmentación de imágenes
Imágenes de segmento
Análisis de objetos
Detectar bordes, círculos y líneas; límites de traza; realizar la descomposición de los cuadriculas
Propiedades de región e imagen
Obtener información sobre los objetos de una imagen
Análisis de texturas
Filtrado de entropía, rango y desviación estándar; crear matriz de co-ocurrencia de nivel gris
Calidad de imagen
Relación señal-ruido pico, índice de similitud estructural (SSIM); métricas de calidad de imagen sin referencia; mediciones de calidad basadas en diagramas de pruebas
Transformaciones de imagen
Realiza transformaciones de coseno discreto, radón y haz de ventilador de Fourier

Ejemplos destacados

Segmentación basada en color utilizando el espacio de color Lab*

En este ejemplo se muestra cómo identificar diferentes colores en la estructura mediante el análisis del espacio de color L*a*b*.

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Segmentación basada en color mediante clustering de medios K

En este ejemplo se muestra cómo segmentar los colores de forma automatizada utilizando el espacio de color L*a*b* y la agrupación en clústeres de K-means.

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Segmentación de cuencas hidrográficas controladas por marcadores

En este ejemplo se muestra cómo utilizar la segmentación de cuencas hidrográficas para separar los objetos en contacto de una imagen.

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Detectar células mediante detección y morfología de bordes

En este ejemplo se muestra cómo detectar un objeto en segundo plano mediante la detección de bordes y la morfología básica

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Detectar y medir objetos circulares en una imagen

En este ejemplo se muestra cómo detectar automáticamente objetos circulares en una imagen y visualizar los círculos detectados.

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Medición de regiones en imágenes en escala de grises

En este ejemplo se muestra cómo medir las propiedades de los objetos en una imagen en escala de grises, como las ubicaciones centroide y la desviación estándar de los valores de píxel.

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