👥 Autores

⚡ Jesús Camarena

Tabla de contenido

🔸 Introducción

Objetivo

📘 Procedimiento en Fiji (ImageJ)

Actividad 1: Visualización de píxeles

• Proporcionar una imagen a color (e.g., una manzana).
• Mostrar cómo se representa en escala de grises y en tres capas RGB.
• Utilizar herramientas como OpenCV o MATLAB para acceder a los valores individuales de los píxeles.

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

# Cargar imagen
img = cv2.imread('manzana.jpg')

# Separar canales RGB
b, g, r = cv2.split(img)

# Mostrar cada canal
plt.subplot(1, 3, 1)
plt.imshow(b, cmap='gray')
plt.title('Canal Azul')
plt.subplot(1, 3, 2)
plt.imshow(g, cmap='gray')
plt.title('Canal Verde')
plt.subplot(1, 3, 3)
plt.imshow(r, cmap='gray')
plt.title('Canal Rojo')
plt.show()

Actividad 2: Representación tridimensional

• Utilizar una imagen en escala de grises.
• Crear una representación tridimensional donde el eje Z sea el tono de gris.

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np

# Crear matriz de ejemplo
img = np.random.randint(0, 255, (16, 16))

# Generar coordenadas
x, y = np.meshgrid(np.arange(img.shape[1]), np.arange(img.shape[0]))

# Gráfica 3D
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(x, y, img, cmap='gray')
plt.show()

Ejercicio 1: Análisis de Capas RGB

1. Objetivo: Separar y analizar los canales de una imagen a color.
2. Pasos:
   • Carga una imagen a color en Python.
   • Separa los canales rojo, verde y azul utilizando cv2.split().
   • Muestra cada canal de forma individual.

python
CopiarEditar
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

# Cargar imagen
img = cv2.imread('manzana.jpg')

# Separar canales
b, g, r = cv2.split(img)

# Mostrar canales
plt.figure(figsize=(10, 4))
plt.subplot(1, 3, 1)
plt.imshow(b, cmap='gray')
plt.title('Canal Azul')
plt.subplot(1, 3, 2)
plt.imshow(g, cmap='gray')
plt.title('Canal Verde')
plt.subplot(1, 3, 3)
plt.imshow(r, cmap='gray')
plt.title('Canal Rojo')
plt.tight_layout()
plt.show()

Ejercicio 2: Conversión a Escala de Grises

1. Objetivo: Convertir una imagen RGB a escala de grises.
2. Pasos:
   • Carga una imagen a color.
   • Realiza la conversión a escala de grises utilizando la fórmula ponderada.
   • Muestra la imagen original y la convertida para comparar.