Código de Python - Sumar dos imágenes.

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Sumar dos imágenes.gráfica de visualizaciones


Python

Publicado el 2 de Mayo del 2024 por Hilario (125 códigos)
180 visualizaciones desde el 2 de Mayo del 2024
PRIMERA IMAGEN.
*********************
x

SEGUNDA IMAGEN.
***********************

y

RESULTADO DE LA SUMA DE LAS IMAGENES.
*******************************************************
Figure_1

********************************************************************************************************
*******************************************************************************************************
Propongo el ejercicio:AULA-38_Fusión_Imagenes.py. Como continuación del último propuesto.
En este caso, para perfeccionar el trabajo con imagenes a través de su recorrido mediante indices,
pretendemos adiccionar dos imagenes llamadas x.jpg, e, y.jpg, y ver el reusltado.
Para este trabajo deberemos tener cargadas en nuestro sistema, las librerías, o módulos
correspondientes, en nuestro caso:

import keras
from keras.layers import Dense
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import os


Por otro lado necesitaremos tener actualizado la librería numpy,
para lo que podemos utilizar este comando bajo consola de Linux:

pip install --upgrade tensorflow numpy

--------------------------------------------------------------------------
El ejercicio, basicamente requiere estos pasos.
***********************************************
1-Imporación, como se ha indicado anteriormente, de las librerias necesarias.

2-En mi caso, mi ordenador no sosporta CUDA, mi tarjeta gráfica no es del tipo Nvidea.
por lo que le indico al programa que utilice mi CPU.

3- Cargamos las imagenes.

4-Obtener las dimensiones de ambas imágenes.

5-Si las dimensiones no son iguales, redimensionar la imagen y.
a las mismas dimensiones que x.

6-Declaramos una función que utilizando un bucle anidado,
sumará las dos imagenes.

7-Mostramos el array de la imagen resultante.

8-Declaramos otra funcion para ver la imagen.

9- Llamamos a la función y mostramos la imagen.

--------------------------------------------------------------------------------
********************************************************************************
Este ejercicio ha sido realizado bajo una plataforma Linux,
Ubuntu 20.04.6 LTS.
Editado con Sublime Text.

Ejecución del ejercicio bajo consola Linux:
python3 AULA-38_Fusión_Imagenes.py

Requerimientos

Este ejercicio ha sido realizado bajo una plataforma Linux,
Ubuntu 20.04.6 LTS.
Editado con Sublime Text.

Ejecución del ejercicio bajo consola Linux:
python3 AULA-38_Fusión_Imagenes.py

V-0

Publicado el 2 de Mayo del 2024gráfica de visualizaciones de la versión: V-0
180 visualizaciones desde el 2 de Mayo del 2024
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"""
Ejecución bajo consola linux.
python3 AULA-38_Fusión_Imagenes.py
"""
import keras
from keras.layers import Dense
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"  # Esto le dice a TensorFlow que no utilice ninguna GPU
x = cv2.imread('/home/margarito/python/x.jpg')
y = cv2.imread('/home/margarito/python/y.jpg')
 
# Obtener las dimensiones de ambas imágenes
height_x, width_x, _ = x.shape
height_y, width_y, _ = y.shape
 
# Si las dimensiones no son iguales, redimensionar la imagen y
if height_x != height_y or width_x != width_y:
    y = cv2.resize(y, (width_x, height_x))  # Redimensionar la imagen y a las mismas dimensiones que x
 
# Ahora ambas imágenes tienen las mismas dimensiones
 
def naive_add(x, y):
    assert len(x.shape) == 3 and len(y.shape) == 3  # Verifica que ambas imágenes sean imágenes en color (3 canales)
    assert x.shape == y.shape
    x = x.copy()
    for i in range(x.shape[0]):
        for j in range(x.shape[1]):
            for k in range(x.shape[2]):  # Agrego un bucle para iterar sobre los canales de color
                x[i, j, k] += y[i, j, k]
    return x
 
result = naive_add(x, y)
print(result)
 
# Función para mostrar la imagen
def mostrar_imagen(img):
    plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))  # Convertir la imagen de BGR a RGB para matplotlib
    plt.axis('off')  # Desactivar los ejes
    plt.show()
 
# Mostrar la imagen resultante
mostrar_imagen(result)



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