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Programa para generar gifs animados a partir de vídeos, que se ejecuta en la línea de comandos.
ARGUMENTOS:
-src/--source: Nombre del vídeo original (obligatorio).
-dest/--destination: Nombre del archivo a generar (opcional).
-sz/--size: Tamaño en porcentaje del gif respecto al vídeo original (opcional).
-shw/--show: Muestra resultado en ventana emergente al finalizar el proceso de generado (opcional).
-st/--start: Segundo inicial para gif (opcional).
-e/--end: Segundo final (opcional).
-spd/--speed: Velocidad relativa de la animación (opcional)

PARA CUALQUIER DUDA U OBSERVACIÓN, USEN LA SECCIÓN DE COMENTARIOS.

Comparto mi primera versión Java de la transformada de Radon para imágenes.

La transformada de Radon es una transformada que transforma una función escalar del dominio cartesiano al dominio (ρ, θ).

La versión que comparto, transforma una función escalar en el plano (dos variables cartesianas, (x, y)).
Más en concreto trabaja con imágenes rectangulares.
La función que se maneja es el color de los píxeles en su forma de escala de grises.

Cada (ρ, θ) del dominio transformado representa una línea (en un formato parecido a coordenadas polares, desde el centro de la imagen).
El valor de la transformada para una coordenada (ρ, θ), resulta de la suma de los valores de los píxeles (luminancia) sobre esa línea dentro de la imagen.

El dominio de ρ es simétrico respecto al centro de coordenadas (va de -ρmax a ρmax).
El dominio de θ va de [0 a 180º) en grados sexagesimales, o de [0, pi) en radianes (media vuelta).

Esta transformada puede servir, por ejemplo, para detectar líneas largas dentro de una imagen, si se aplica sobre una imagen tipo Canny (detección de bordes) de tu imagen objetivo.
En esas condiciones, una línea en la imagen original resultará en una línea con mucha luminancia en la imagen tipo Canny, y el valor de la transformada de Radon en esa línea (representada por una (ρ, θ)), será muy alto.

Así pues, si tenemos una imagen negra (luminancia 0) con las aristas de un cuadrado pintadas en blanco (luminancia 1), la transformada de Radon dará un valor muy alto sobre las (ρ, θ) que representan a las líneas del cuadrado.

En un problema real no es tan fácil la detección, pero bueno, esta transformada es sólo una herramienta más.
Para detectar líneas, se puede hacer de otras maneras (creo que el algoritmo de HoughLines es más interesante para esa tarea, que creo que implementa la librería de openCV)

Puedes ver conocer más sobre la teoría de esta transformada en este enlace a la wikipedia: https://es.wikipedia.org/wiki/Transformada_de_Radon

Si la librería ha logrado captar tu atención, a lo mejor te apetece darle un vistazo a la página de mi sitio web donde la comparto:
https://www.frojasg1.com:8443/downloads_web/web/html/radon.html?origin=lawebdelprogramador

Programa para realizar filtrado de imagen en archivos de vídeo (preferiblemente de corta duración) utilizando el algoritmo de 'filtrado bilateral' pudiendo especificar los valores sigma de espacio y color y el diámetro del vecindario para cada pixel. Los vídeos filtrados se generan, por defecto, conservando su sonido, aunque se pueden generar sin este introduciendo el argumento '-ae'/'--exclude_audio'.

ARGUMENTOS:
-src/--source: Nombre del vídeo original (OBLIGATORIO)
-dest/--destination: Nombre del video a generar ('NewFilteredVid.mp4' por defecto)
-sgc/--sigma_color: Valor sigma para espacio de color (75 por defecto)
-sgs/--sigma_space: Valor sigma espacial (75 por defecto)
-pd/--pixel_diameter: Diámetro de la vecindad de píxeles (9 por defecto)
-ae/--exclude_audio: Excluir audio y generar video sin sonido (OPCIONAL)

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Sencillo_Concep_Pixel_Aula_28.py
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Con este sencillo y diminuto ejercicio, tratamos de explicar algunas dudas conceptuales sobre el tratamiento y comprensión
del funcionamiento de los pixeles. Aula 28.
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Definición de los valores del píxel:
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Se especifican los valores de los canales rojo, verde y azul del píxel. En este caso, son [88, 15, 108].

Visualización de la imagen sin normalización:
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Se crea una imagen de 1x1 píxeles con los valores de los canales y se muestra directamente. La escala de colores refleja los valores originales sin ajustes.

Normalización de los valores de los canales:
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Se normalizan los valores de los canales dividiéndolos por 255.0. Este paso es común en procesamiento de imágenes para asegurarse de que los valores estén en el rango [0, 1].

Visualización de la imagen normalizada:
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Se crea una nueva imagen con los valores normalizados y se muestra. La escala de colores ahora refleja los valores ajustados al rango [0, 1].

Impresión de la matriz normalizada:
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La matriz normalizada se imprime en la consola. Esto muestra cómo los valores de los canales se han ajustado a la escala [0, 1].

En resumen, el código realiza dos visualizaciones de un píxel: una con los valores de los canales originales y otra después de normalizar esos valores para asegurarse de que estén en un rango comprensible para la visualización de colores.

Salida por consola de los pixels normalizados.


[[0.34509804 0.05882353 0.42352941]]



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Realizado en Plataforma Linux. Ubuntu 20.04.6 LTS
Editado con Sublime text.
Ejecución:python3 Sencillo_Concep_Pixel_Aula_28.py
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El presente programa se encarga de aplicar filtros sobre los fotogramas de un archivo de video empleando diferentes funciones. El programa realiza el filtrado frame a frame para a continuación generar un nuevo video con la secuencia de frames procesados (aplicando el frame rate del vídeo original). También usa el software "ffmpeg" para copiar el audio del vídeo original y añadirlo al vídeo resultante.

USO: Primeramente seleccionaremos el vídeo a filtrar mediante el botón "SEARCH". Una vez seleccionado iniciaremos el proceso con "START FILTERING" con el que empezaremos seleccionando la ubicación del nuevo vídeo, para a continuación iniciar el proceso (NOTA: La ruta del directorio de destino no deberá contener espacios en blanco). El proceso de filtrado podrá ser cancelado medinate el botón "CANCEL".
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Aplicación que permite crear vídeos con efecto de morphing.

1-Selecciona la imagen máster.
2-Crea la malla de triángulos.
3-Pon los vértices en la posición correcta de cada imagen.

Tras hacer esto, podrás guardar el proyecto y crear un vídeo de Morphing con el resultado.

Vídeo demostración:
https://frojasg1.com:8443/resource_counter/resourceCounter?operation=countAndForward&url=https%3A%2F%2Ffrojasg1.com%2Fdemos%2Faplicaciones%2Fmorphing%2Fsolo.Modelos.how.to.mp4%3Forigin%3Dlawebdelprogramador&origin=web

Vídeo creado con esta aplicación:
https://frojasg1.com:8443/resource_counter/resourceCounter?operation=countAndForward&url=https%3A%2F%2Ffrojasg1.com%2Fdemos%2Faplicaciones%2Fmorphing%2Fsolo.Modelos.mp4%3Forigin%3Dlawebdelprogramador&origin=web

Es una aplicación de línea de comandos, a la que puedes pasar un color, y la aplicación transforma las imágenes de entrada a una imagen en escala de ese color (como si fuera una escala de grises, pero en lugar de gris, ese color).
Además, se puede asignar el valor global del alpha de la imagen, y también traducir un color concreto para que sea totalmente transparente (alpha = 0).

Se puede desactivar el componente alpha, por si la imagen de entrada es un .jpg, o por si hay alguna restricción que impide a la aplicación escribir con éxito la imagen transformada.

Si no conoces el código del color, puedes pasar un color: -color input y la aplicación te permitirá mover el ratón por la pantalla, y cuando pulses retorno de carro, se tomará el código del color sobre el que se encuentra el ratón.
(Esto no funciona correctamente en ciertos entornos, pero siempre podrás mover el ratón sobre tu color antes de lanzar la aplicación).

Algoritmo de Compresión fractal de imágenes basado en la triangulación de Delaunay

Vídeo de demostración:
https://frojasg1.com:8443/resource_counter/resourceCounter?operation=countAndForward&url=https%3A%2F%2Ffrojasg1.com%2Fdemos%2Faplicaciones%2FfractalCompressor%2Ffractal_image_compression_v1.0_demo.mp4%3Forigin%3Dlawebdelprogramador&origin=web