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Actividad: Usos de filtros espaciales y morfológicos

Objetivos

El objetivo de este trabajo es buscar y analizar los filtros espaciales y morfológicos más habitualmente usados en la literatura. Esto permitirá consolidar los conceptos y operaciones sobre imágenes aprendidas en teoría.

Descripción

Las operaciones espaciales tienen en cuenta las relaciones de vecindad entre los píxeles para aplicar diferentes tipos de mejoras a la imagen. Las operaciones morfológicas simplifican imágenes y conservan las principales características de los objetos. Los estudiantes deben analizar los filtros estudiados en clase y compararlos con otros que se estén usando actualmente para resolución de problemas reales. Pueden buscar e investigar en paquetes de imagen de Python como Skimage, OpenCV, Mahotas, PIL, etc. La solución se implementará en un notebook Python que describirá y mostrará en pantalla los resultados de los principales pasos. En caso de que se utilice partes de un software existente, deberá referenciarse la fuente. La solución aportada no debe ser básica: repetición de una solución bien conocida o existente en una librería. Se pueden utilizar funcionalidades proporcionadas por las librerías, pero la implementación de la operación principal debe ser propia. No se permite copiar código de Internet. En caso de que se reutilicen ideas deberá referenciarse la fuente.

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Forma de entrega

Han de entregarse dos documentos. Primero, un notebook de Jupyter con la solución propuesta y los ficheros adicionales que se necesiten para ejecutarlo. Segundo, un informe donde se explique el problema o contexto donde se han implementado los diferentes filtros, cuáles de estos filtros (LP, HP, detección de bordes, morfológicos, diferentes combinaciones de los anteriores, etc.) han sido empleados y por qué, los resultados obtenidos y unas conclusiones. Se puede incluir bibliografía.

Extensión máxima del informe: 6/8 páginas.

FHS

• La carpeta im contiene imágenes de ejemplo, se pueden agregar las necesarias.
• La carpeta out contendrá los archivos de salida al correr el código Python.
• La carpeta writing contiene el trabajo escrito: main.pdf.
• apt.txt configura dependencias a instalar sobre el contenedor, ubuntu por default para mybinder.org
• main.ipynb contiene el código modificable que sustenta el trabajo.
• requirements.txt configura las dependencias de python sobre el contenedor, se instalan vía pip.

Instalación

Para la instalación local solo corre:

pip install -r requirements.txt

Uso

Ver en línea:

Para el uso en una máquina local simplemente abre el archivo main.ipynb o main.py. Cada proyecto usa archivos ipynb y py de forma indistinta, gracias a jupytext se pueden sincronizar. Para saber como hacerlo de momento lo mejor es consultar jupytext, después pondré aquí los comandos que use más comúnmente.

Si inicio con un ipynb lo convierto a py:

jupytext --to py:percent test.ipynb

De otra forma:

jupytext --to notebook test.py

Después de eso hacer algo como:

jupytext --update --to notebook test.py