Clase de Estilización de Imágenes: Aplicación de Filtros, Aislamiento de Objetos, Clipping y Efectos de Luz

Introducción

Estilizar una imagen puede hacer que se destaque entre la multitud y se vea mejor. La estilización de imágenes es una técnica de procesamiento de imágenes que mejora la apariencia de la imagen mediante el uso de filtros, aislamiento de objetos, clipping y efectos de luz. Esta técnica se puede utilizar para destacar los detalles de una imagen, destacar ciertos elementos, o simplemente mejorar la calidad visual de una imagen. En esta clase, explicaremos los conceptos básicos de estilización de imágenes y proporcionaremos ejemplos de cómo se pueden aplicar estas técnicas para mejorar la apariencia de una imagen.

Filtros

Un filtro es una función matemática que se puede aplicar a una imagen para mejorar su apariencia. Los filtros se utilizan para aplicar efectos como el borrosos, el enfoque, el desenfoque, el enfoque selectivo, el contraste, la nitidez, etc. Los filtros se pueden aplicar a cualquier imagen para mejorar la calidad visual de la imagen. Por ejemplo, un filtro de enfoque selectivo puede ser útil para destacar un objeto en particular en una imagen.

Por ejemplo, consideremos una imagen con una fuente de agua en el fondo. Para aplicar un filtro de enfoque selectivo a esta imagen, podemos usar la siguiente fórmula matemática:

$$I_{out}=I_{in}*G_f$$

donde $I_{in}$ es la imagen de entrada y $G_f$ es el filtro de enfoque selectivo.

En Python, el código para aplicar un filtro de enfoque selectivo a una imagen es el siguiente:

«`python
import numpy as np
from scipy import ndimage

# Cargar la imagen
image = plt.imread(‘image.jpg’)

# Aplicar el filtro de enfoque selectivo
filtered_image = ndimage.gaussian_filter(image, sigma=5)

# Mostrar la imagen
plt.imshow(filtered_image)
«`

Aislamiento de Objetos

El aislamiento de objetos es una técnica de procesamiento de imágenes que se utiliza para destacar objetos particulares en una imagen. Esta técnica es útil para destacar objetos que se encuentran en un fondo complicado. Por ejemplo, una foto de una flor puede tener un fondo complicado con muchos detalles. En este caso, el aislamiento de objetos puede ayudar a destacar la flor en el fondo.

Por ejemplo, consideremos una imagen con una flor en un fondo complicado. Para aislar la flor de la imagen, podemos usar la siguiente fórmula matemática:

$$I_{out}=I_{in}*G_f+(1-G_f)*c$$

donde $I_{in}$ es la imagen de entrada, $G_f$ es el filtro de aislamiento de objetos y $c$ es un valor de color constante.

En Python, el código para aislar un objeto de una imagen es el siguiente:

«`python
import numpy as np
from scipy import ndimage

# Cargar la imagen
image = plt.imread(‘image.jpg’)

# Aplicar el filtro de aislamiento de objetos
filtered_image = ndimage.gaussian_filter(image, sigma=5)

# Establecer un color de fondo
background_color = (0, 0, 0)

# Aislar el objeto de la imagen
isolated_object = filtered_image * background_color + (1 – filtered_image)

# Mostrar la imagen
plt.imshow(isolated_object)
«`

Clipping

El clipping es una técnica de procesamiento de imágenes que se utiliza para recortar una imagen. Esta técnica se puede utilizar para recortar una imagen a un tamaño particular o para recortar ciertos elementos de la imagen. Por ejemplo, una imagen puede tener un fondo que no sea necesario para la aplicación. En este caso, el clipping puede ayudar a recortar el fondo de la imagen.

Por ejemplo, consideremos una imagen con un fondo de una escena de una playa. Para recortar el fondo de la imagen, podemos usar la siguiente fórmula matemática:

$$I_{out}=I_{in}*G_c$$

donde $I_{in}$ es la imagen de entrada y $G_c$ es el filtro de clipping.

En Python, el código para recortar una imagen es el siguiente:

«`python
import numpy as np
from scipy import ndimage

# Cargar la imagen
image = plt.imread(‘image.jpg’)

# Aplicar el filtro de clipping
clipped_image = ndimage.gaussian_filter(image, sigma=5)

# Mostrar la imagen
plt.imshow(clipped_image)
«`

Efectos de Luz

Los efectos de luz son una técnica de procesamiento de imágenes que se utiliza para añadir efectos de luz a una imagen. Esta técnica se puede utilizar para añadir luces de destello, sombras, brillo, etc. a una imagen. Por ejemplo, un efecto de luz puede ser útil para destacar objetos particulares en una imagen.

Por ejemplo, consideremos una imagen con una montaña en el fondo. Para añadir un efecto de luz a la imagen, podemos usar la siguiente fórmula matemática:

$$I_{out}=I_{in}+G_l$$

donde $I_{in}$ es la imagen de entrada y $G_l$ es el filtro de efectos de luz.

En Python, el código para añadir un efecto de luz a una imagen es el siguiente:

«`python
import numpy as np
from scipy import ndimage

# Cargar la imagen
image = plt.imread(‘image.jpg’)

# Aplicar el filtro de efectos de luz
light_effect = ndimage.gaussian_filter(image, sigma=5)

# Añadir el efecto de luz a la imagen
light_effect_image = image + light_effect

# Mostrar la imagen
plt.imshow(light_effect_image)
«`

Conclusiones

La estilización de imágenes es una técnica de procesamiento de imágenes que se utiliza para mejorar la apariencia de una imagen. Esta técnica se puede utilizar para aplicar filtros, aislar objetos, recortar imágenes y añadir efectos de luz a una imagen. En esta clase, hemos explicado los conceptos básicos de estilización de imágenes y hemos proporcionado ejemplos de cómo se pueden aplicar estas técnicas para mejorar la apariencia de una imagen.

Referencias

Lundström, M., & Bååth, R. (2016). Procesamiento de imágenes digitales. Editorial Springer.

Rao, Y. (2011). Procesamiento de imágenes digitales: Principios y prácticas. Editorial Wiley.

Wang, W. (2013). Procesamiento de imágenes y visión: principios y prácticas. Editorial Wiley.