Wolfram Computación de imágenes | Ejemplos a probar

Edite y ejecute cualquier pieza de código haciendo clic dentro del código y presionando
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Procesamiento, análisis y cálculo de imágenes. Para principiantes o expertos, Wolfram Computación de imágenes proporciona un conjunto completo y eficiente de funciones para procesamiento, reconocimiento y análisis de imágenes, totalmente integrado con aprendizaje automático, estadísticas, visualización, y más, todos altamente automatizados.

Importe, procese y exporte una imagen

Importe un archivo de imagen:
Ejecutar
In[]:=
flower=Import["ExampleData/coneflower.jpg"]
Aplique un efecto de imagen:
Ejecutar
sepiaflower=ImageEffect[flower,"Sepia"]
Exporte el resultado en el formato de su elección:
Ejecutar
Export["flowerexample.png",sepiaflower]

Mejore y restaure imágenes

Aumente la nitidez de una imagen:
Ejecutar
In[]:=
Sharpen

Mejore automáticamente el contraste, brillo y gamma de una imagen:
Ejecutar
ImageAdjust

Filtre una imagen para eliminar el ruido:
Ejecutar
MedianFilter
,1

Procesamiento de color y efectos de imagen

Cree una nueva versión de una imagen de un producto al cambiar sus colores:
Ejecutar
ImageRecolor
,ColorsNear
,0.1
,ColorsNear
,0.02
,_

Simule iluminación natural mediante el ajuste automático del color:
Ejecutar
ColorBalance

Modifique el estilo de una imagen al estilo gráfico de una segunda imagen:
Ejecutar
ImageRestyle
,


Alinee y una imágenes

Combine imágenes superpuestas en un conjunto coherente:
Ejecutar
ImageStitch
,
,

Alinee una colección de imágenes desalineadas con distinto enfoque:
Ejecutar
aligned=ImageAlign
,
,
,
;
Haga que los límites sean uniformes con relleno y luego combine las imágenes alineadas en una imagen bien enfocada:
Ejecutar
ImageFocusCombine[ImagePad[#,-9]&/@aligned]

Realice detección de objetos

Use redes preentrenadas para identificar objetos en una imagen:
Ejecutar
In[]:=
ImageContents

Resalte objetos resaltados:
Ejecutar
HighlightImage
,ImageBoundingBoxes

Clasifique imágenes y características de imágenes

Clasifique el sujeto de una imagen:
Ejecutar
In[]:=
ImageIdentify
,
,

Identifique características faciales tales como emociones:
Ejecutar
FacialFeatures
,
,
,"Emotion"

Ejecute una red neuronal con imágenes

Importe un modelo preentrenado específico:
Ejecutar
In[]:=
net=NetModel["ResNet-101 Trained on YFCC100m Geotagged Data"]
Aplique el modelo en imágenes de monumentos famosos para identificar la ubicación geográfica de imágenes:
Ejecutar
In[]:=
locations=net
,
,

Represente las posiciones resultantes:
Ejecutar
GeoGraphics[GeoMarker[locations],GeoRangePadding->Scaled[0.1]]

Realice segmentación y análisis de segmentos

Cree una imagen binaria que muestres componentes conectados. En este caso se especifica un umbral superior para detección:
Ejecutar
MorphologicalBinarize
,.9
Colorice cada componente:
Ejecutar
ColorizeMorphologicalComponents
,.9,Method->"Nested"
Importe y use una red de segmentación semántica segmentation de Wolfram Neural Net Repository:
Ejecutar
cityNet=NetModel["Dilated ResNet-22 Trained on Cityscapes Data"]
Use la red importada para realizar segmentación semántica y colorizar los resultados:
Ejecutar
ColorizecityNet


Procese imágenes en 3D