Procesamiento de imagen python-OpenCv Lectura de imagen capas BGR

Proyectos JC

6 Mar 202117:06

Summary

TLDREste video tutorial en español guía a los usuarios sobre cómo trabajar con la lectura y escritura de imágenes en Python utilizando OpenCV. Se explica cómo se representan las imágenes RGB en tres matrices bidimensionales y cómo se pueden manipular estas capas individualmente. Se muestran comandos básicos para leer, mostrar y guardar imágenes, así como para transformar espacios de color de BGR a RGB. Además, se demuestra cómo extraer y visualizar cada capa de color, y se da un ejemplo de cómo mostrar imágenes con un color solo para ilustrar la teoría.

Takeaways

😀 Una imagen en formato RGB se representa mediante tres matrices bidimensionales, correspondientes a los planos de color azul, verde y rojo.
🔍 En Python, utilizando OpenCV, las imágenes se leen y se representan en formato BGR, no RGB, y se indexan desde 0 a 2.
📚 Al leer una imagen, se obtienen matrices bidimensionales que representan los valores de cada capa y, por tanto, los colores según la intensidad de cada píxel.
🖼️ Para leer una imagen en OpenCV, se utiliza la función `cv2.imread()`, y para mostrarla, se emplea `cv2.imshow()`.
⏱️ La función `cv2.waitKey()` permite hacer que la ventana de la imagen se mantenga abierta hasta que se presione una tecla, y `cv2.destroyAllWindows()` cierra todas las ventanas abiertas.
🔄 Se pueden transformar imágenes de color a escala de grises y viceversa mediante el uso de argumentos en las funciones de lectura y escritura.
📁 Es recomendable trabajar con la imagen y el archivo de código en la misma carpeta o utilizar rutas absolutas para la lectura de archivos.
🔀 Para concatenar matrices y mostrarlas como una sola imagen, se utiliza la función `np.hstack()` de la librería NumPy.
🎨 Para transformar el espacio de color de una imagen de BGR a RGB, se utiliza la función `cv2.cvtColor()` con el argumento `cv2.COLOR_BGR2RGB`.
📝 Se pueden crear imágenes que solo muestren un color específico al igualar a cero las capas no deseadas y concatenar estas imágenes para visualizar cada color individualmente.

Q & A

¿Cómo se representan las imágenes en formato RGB en Python y OpenCV?
-Las imágenes en formato RGB se representan en tres matrices bidimensionales correspondientes a cada uno de los planos o capas de la imagen: azul, verde y rojo.
¿Cuál es la diferencia entre una imagen a color y una imagen a escala de grises en OpenCV?
-Una imagen a color se representa con tres matrices correspondientes a los colores RGB, mientras que una imagen a escala de grises tiene una sola matriz que representa la luminosidad.
¿Cómo se realiza la lectura de una imagen en OpenCV?
-Para leer una imagen en OpenCV se utiliza la función `cv2.imread()`, donde se coloca el nombre de la imagen entre comillas y se puede especificar si se desea una imagen a color o a escala de grises mediante un argumento numérico.
¿Qué función se utiliza en OpenCV para mostrar una imagen?
-Para mostrar una imagen en OpenCV se utiliza la función `cv2.imshow()`, donde se coloca el título de la ventana y el nombre de la variable que contiene la imagen.
¿Cómo se guarda una imagen en OpenCV?
-Para guardar una imagen en OpenCV se utiliza la función `cv2.imwrite()`, donde se coloca el nombre y la extensión del archivo y el nombre de la variable que contiene la imagen.
¿Qué función de OpenCV permite esperar cierto tiempo antes de cerrar una ventana de imagen?
-La función `cv2.waitKey()` permite esperar cierto tiempo en milisegundos antes de cerrar una ventana de imagen. Si se coloca un 0, esperará hasta que se presione una tecla.
¿Cómo se cierran todas las ventanas abiertas en OpenCV?
-Para cerrar todas las ventanas abiertas en OpenCV se utiliza la función `cv2.destroyAllWindows()`.
¿Qué es el espacio de color BGR y cómo se relaciona con el espacio RGB?
-El espacio de color BGR es una representación de color utilizada en OpenCV donde los colores se ordenan en azul, verde y rojo, al revés del espacio RGB. Se puede convertir de BGR a RGB utilizando la función `cv2.cvtColor()`.
¿Cómo se concatenan las capas de una imagen en OpenCV para mostrarlas juntas?
-Para concatenar las capas de una imagen en OpenCV se utiliza la función `numpy.hstack()` para concatenar horizontalmente o `numpy.vstack()` para concatenar verticalmente.
¿Cómo se obtienen las capas individuales de una imagen en OpenCV?
-Para obtener las capas individuales de una imagen en OpenCV se accede a los índices correspondientes de la matriz de la imagen, donde el índice 0 corresponde al azul, el 1 al verde y el 2 al rojo.

Outlines

00:00

🖼️ Trabajando con imágenes y capas en Python

Este segmento del video tutorial se enfoca en cómo manipular imágenes y sus capas utilizando Python y OpenCV. Se explica que una imagen RGB se representa mediante tres matrices bidimensionales, una para cada canal de color (azul, verde y rojo). Al leer una imagen en Python con OpenCV, esta se almacena en formato BGR, con las capas indexadas desde 0 a 2. Se menciona la importancia de los valores numéricos de los píxeles, donde 0 representa negro y 255 representa blanco. Además, se presentan los comandos básicos de OpenCV para leer, mostrar y guardar imágenes, así como para pausar la ejecución del código y cerrar ventanas.

05:03

📂 Creando y ejecutando un script en Python

En este párrafo se describe el proceso de creación y ejecución de un script en Python para trabajar con imágenes. Se detalla cómo abrir un nuevo archivo en el editor de texto, activar la visualización de números de línea, importar la biblioteca OpenCV, y leer una imagen específica. Luego, se muestra cómo utilizar la función `cv2.imshow` para mostrar una imagen con un título específico y cómo pausar la ejecución con `cv2.waitKey`. También se explica cómo guardar una imagen en escala de grises y en color, y cómo cerrar todas las ventanas abiertas al final del proceso.

10:04

🌈 Obteniendo y mostrando capas de una imagen

Este segmento del tutorial se centra en cómo extraer y visualizar las capas individuales de una imagen en OpenCV. Se muestra cómo asignar cada capa de color (azul, verde, rojo) a variables diferentes y cómo utilizar la función `np.hstack` para concatenar estas capas horizontalmente en una sola imagen. Se menciona la necesidad de importar la biblioteca NumPy para realizar operaciones de concatenación de matrices. Además, se detalla el proceso de transformación de un espacio de color BGR a RGB y cómo mostrar las capas resultantes después de la transformación.

15:06

🎨 Visualización de colores individuales en una imagen

El último párrafo del script muestra cómo aislar y mostrar los colores individuales de una imagen utilizando Python y OpenCV. Se describe el proceso de crear copias de la imagen y manipular sus capas para mostrar únicamente el color azul, verde o rojo. Se utiliza la función `np.hstack` para concatenar las capas modificadas y se muestran las imágenes resultantes utilizando `cv2.imshow`. Finalmente, se cierra el proceso con `cv2.waitKey` y `cv2.destroyAllWindows`, y se invita al espectador a continuar aprendiendo sobre el manejo de imágenes en Python.

Mindmap

Keywords

💡Lectura y escritura de imágenes

La lectura y escritura de imágenes se refiere a la capacidad de un programa para cargar una imagen desde un archivo y guardar una imagen en un archivo. En el guion, esta es una de las primeras actividades que se discuten, destacando la importancia de manejar imágenes en formato RGB (rojo, verde y azul), que son representadas por tres matrices bidimensionales correspondientes a cada color.

💡Planos o capas de una imagen

Los planos o capas de una imagen son componentes individuales que componen una imagen en color. Cada capa representa la intensidad de un color específico: rojo, verde o azul. En el guion, se menciona que al leer una imagen en Python con OpenCV, se obtienen tres matrices bidimensionales, una para cada capa de color.

💡Matriz bidimensional

Una matriz bidimensional es una estructura de datos que contiene valores en una grilla rectangular. En el contexto del video, las matrices bidimensionales representan cada capa de color de una imagen en RGB. Cada elemento de la matriz corresponde a un píxel y su valor indica la intensidad del color en ese píxel.

💡Formato BCR

El formato BCR es una representación de color donde 'B' representa la capa de azul, 'C' la de verde y 'R' la de rojo. Aunque comúnmente se conoce como RGB, en OpenCV, las imágenes se leen por defecto en el formato BCR. Esto es relevante en el guion cuando se discute sobre cómo se indexan las capas de color al leer una imagen.

💡OpenCV

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) es una biblioteca de software de código abierto para la computación de visión por computadora. En el guion, se utiliza OpenCV para realizar operaciones básicas de lectura, visualización y manipulación de imágenes, como se muestra en los ejemplos donde se lee y se muestra una imagen.

💡Función cv2.imread

La función cv2.imread se utiliza en OpenCV para cargar una imagen desde un archivo. Se menciona en el guion como el primer paso para trabajar con imágenes, donde se especifica el nombre de la imagen y se puede indicar si se desea una imagen a color o en escala de grises.

💡Función cv2.imshow

La función cv2.imshow se utiliza para mostrar una imagen en una ventana. En el guion, se usa esta función para visualizar la imagen leída y para demostrar cómo se pueden manipular las capas de color individualmente, poniendo de ejemplo cómo se puede mostrar una imagen en escala de grises o en color.

💡Espacios de color

Los espacios de color son modelos que definen cómo se representan los colores en una imagen digital. El guion habla sobre la transformación de un espacio de color BCR a RGB, que es un proceso de conversión de la representación de color por defecto en OpenCV a un formato más comúnmente utilizado.

💡Concatenación de matrices

La concatenación de matrices es el proceso de unir dos o más matrices de forma horizontal o vertical. En el guion, se utiliza la función np.hstack para concatenar las capas de color individualmente en una sola imagen, permitiendo visualizar cómo se ven cada una de las capas por separado.

💡Transformación de espacio de color

La transformación de espacio de color se refiere al proceso de convertir una imagen de un modelo de color a otro. En el guion, se discute cómo convertir una imagen de BCR a RGB, que es un paso importante para trabajar con imágenes en diferentes aplicaciones donde se requiere un modelo de color específico.

Highlights

Exploración de la lectura y escritura de imágenes en Python utilizando OpenCV.

Representación de imágenes RGB en tres matrices bidimensionales correspondientes a cada plano.

Las imágenes en Python y OpenCV se manejan en formato BGR por defecto.

Explicación de cómo las matrices bidimensionales representan los valores de cada capa de color.

Los valores numéricos en las capas representan los colores según la intensidad de cada píxel.

El valor cero en una capa representa el negro y 255 representa el blanco.

Combinación de colores para crear una variedad de tonos a partir de las capas.

Comandos principales de OpenCV para la manipulación de imágenes, como `cv2.imread` y `cv2.imshow`.

Recomendación de trabajar en la misma carpeta para facilitar la lectura de imágenes.

Uso de `cv2.waitKey` para esperar una acción del usuario antes de cerrar una ventana de imagen.

Cómo guardar una imagen utilizando `cv2.imwrite`.

Uso del comando `cv2.destroyAllWindows` para cerrar todas las ventanas abiertas.

Importación de la librería NumPy para manipular matrices y realizar operaciones matriciales.

Concatenación de matrices con `np.hstack` para mostrar varias capas en una sola imagen.

Conversión de espacios de color utilizando `cv2.cvtColor` para transformar de BGR a RGB.

Visualización de las capas individuales de una imagen para entender su composición en colores.

Creación de imágenes que solo muestran un color específico al igualar las otras capas a cero.

Demostración de la diferencia entre las capas de una imagen en BGR y RGB.

Conclusión del tutorial con una recapitulación de los conceptos y comandos aprendidos.