Procesamiento de Imágenes 2.7 - P: Local - Convolución 2D - HD

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  • Опубліковано 20 січ 2025

КОМЕНТАРІ • 16

  • @Arnoldo189
    @Arnoldo189 8 років тому

    Buena explicación, entendí todo paso a paso y con ayuda de apuntes comprendí todo al 100%

  • @emmanuelsalcedo3788
    @emmanuelsalcedo3788 2 роки тому

    Muy buen video, me sirvió mucho para mi práctica!

  • @pablomorales7394
    @pablomorales7394 8 місяців тому

    Excelente video, profe como podría hacer un smoothing con filtro laplaciano ? Me podría ayudar porfavor gracias por su contenido

  • @cinthyakarinbernalocampo6315
    @cinthyakarinbernalocampo6315 4 роки тому +1

    Super bien explicado! Gracias!

  • @mariacamiladurangobarrera1173
    @mariacamiladurangobarrera1173 5 років тому

    Dios te pague, buen hombre.

  • @juanmejia7372
    @juanmejia7372 7 років тому

    gracias me sirvio mucho y muy bien explicado

  • @leonel8600
    @leonel8600 6 років тому +1

    y como seria con imagenes a color

  • @anthonyrogers4822
    @anthonyrogers4822 7 років тому

    Amigo una pregunta
    Como puedo sacar los histogramas de la imagen original y la imagen ya convertida

  • @jhonalejandrohernandezrami6218
    @jhonalejandrohernandezrami6218 5 років тому

    Profe para que la imagen me quede normal con todos los colores, tengo que hacerlo en cada plano de color y después unirlos?

  • @MiguelRodriguez-rn1cw
    @MiguelRodriguez-rn1cw 8 років тому

    Excelente video y muy buena explicacion; tengo una consulta: Como seria el bucle si se tuviera un kernel de 5x5...gracias.

    • @elpf4128
      @elpf4128  8 років тому +2

      Empieza en la fila 3 y columna 3 para que el kernel se ajuste a la esquina. Debe tenerse la misma consideración para las fila y columna finales

  • @olayaalvarado5013
    @olayaalvarado5013 7 років тому +2

    Hola, tengo un problema a la hora de realizar la diferencia le la imagen convolucionada con la original, se ve ruidosa, esepro puedas ayudarme, gracias

    • @elpf4128
      @elpf4128  7 років тому

      Hola, recuerda que el resultado de la convolución puede tener valores positivos y negativos, adicionalmente la resta puede generar más valores negativos o por encima de 255. Si los valores se salen del rango 0..255 se hacen 0 o 255 según corresponda. Revisa esto y de acuerdo a lo observado se puede aplicar un factor de corrimiento y escala para compensar los datos que quedan fuera de rango. Espero sea de utilidad.

    • @olayaalvarado5013
      @olayaalvarado5013 7 років тому

      Hola, gracias por responder. La convolución tiene valores entre 0-255. pero la resta si genera valores negativos. ¿en qué vídeo realizar el factor de corrimiento?

    • @olayaalvarado5013
      @olayaalvarado5013 7 років тому

      Ya descrubí el error, olvide poner uint8 al desplegar el resultado de altas frecuencias. Gracias!!!