Wolfram Imagem | Experimente!

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Processamento, Análise & Cálculo de Imagens. Wolfram Imagem oferece um conjunto completo e eficiente de funções para processamento, reconhecimento e análise de imagens, totalmente integrado com machine learning automatizado, estatísticas, visualização e muito mais – ideal para iniciantes e especialistas.

Importar, Processar e Exportar Imagens

Importe um arquivo de imagem:
Executar
In[]:=
flower=Import["ExampleData/coneflower.jpg"]
Aplique um efeito à imagem:
Executar
sepiaflower=ImageEffect[flower,"Sepia"]
Exporte o resultado no formato desejado:
Executar
Export["flowerexample.png",sepiaflower]

Aprimorar e Restaurar Imagens

Aumente a nitidez de uma imagem:
Executar
In[]:=
Sharpen

Aprimore automaticamente contraste, brilho e gama de uma imagem:
Executar
ImageAdjust

Filtre ruídos de uma imagem:
Executar
MedianFilter
,1

Processamento de Cores e Efeitos Visuais

Crie uma nova versão da imagem de um produto alterando suas cores:
Executar
ImageRecolor
,ColorsNear
,0.1
,ColorsNear
,0.02
,_

Simule iluminação natural com equilíbrio automático de cores:
Executar
ColorBalance

Aplique o estilo gráfico de uma imagem a outra:
Executar
ImageRestyle
,


Alinhar e Unir Imagens

Combine imagens sobrepostas em uma única composição:
Executar
ImageStitch
,
,

Alinhe imagens desfocadas com diferentes focos:
Executar
aligned=ImageAlign
,
,
,
;
Torne os limites uniformes com preenchimento e, em seguida, combine as imagens alinhadas em uma imagem bem focada:
Executar
ImageFocusCombine[ImagePad[#,-9]&/@aligned]

Realizar a Detecção de Objetos

Utilize redes neurais pré-treinadas para identificar objetos em uma imagem:
Executar
In[]:=
ImageContents

Destaque os objetos detectados:
Executar
HighlightImage
,ImageBoundingBoxes

Classificar Imagens e Características de Imagens

Classifique o tema de uma imagem:
Executar
In[]:=
ImageIdentify
,
,

Identifique características faciais, como emoções:
Executar
FacialFeatures
,
,
,"Emotion"

Executar uma Rede Neural para Analisar Imagens

Importe um modelo específico, pré-treinado:
Executar
In[]:=
net=NetModel["ResNet-101 Trained on YFCC100m Geotagged Data"]
Aplique o modelo em imagens de pontos turísticos famosos para identificar a geolocalização das imagens:
Executar
In[]:=
locations=net
,
,

Plote as posições resultantes:
Executar
GeoGraphics[GeoMarker[locations],GeoRangePadding->Scaled[0.1]]

Realizar Segmentação e Análise de Segmentos

Crie uma imagem binária mostrando componentes conectados. Nesse caso, um limite superior para detecção é especificado:
Executar
MorphologicalBinarize
,.9
Atribua cores a cada componente:
Executar
ColorizeMorphologicalComponents
,.9,Method->"Nested"
Importe e use uma rede de segmentação semântica do Wolfram Neural Net Repository:
Executar
cityNet=NetModel["Dilated ResNet-22 Trained on Cityscapes Data"]
Use a rede importada para realizar segmentação semântica e aplicar cores aos resultados:
Executar
ColorizecityNet


Processar Imagens 3D