Tarea 1: detección de bordes.

Para la tarea uno, hice un programa en Python en el cual utilizando numpy y una serie de pasos, pude detectar los bordes de una imagen, se nos pide documentar el código y tres imágenes en donde pongamos la original y la procesada, al igual que el tiempo de ejecución al hacer 30 repeticiones de cada imagen.

Código.


Imágenes.

Utilizando pasos intermedios.

1. A grises.
2. Máscara Sobel 0 grados.
3. Máscara Sobel 45 grados.
4. Máscara gradiente horizontal.
5. Máscara gradiente vertical.
6. Normalizar.
7. Binarizar Umbral 0.5.
8. Efecto borrado.

Tiempos generados en la prueba.

• torre.jpg
• 980 x 1470
• 545,487 bytes
• 326.35 seg

• fruta.jpg
• 1280 x 800
• 303,806 bytes
• 229.98 seg

• woody.jpg
• 640 × 960
• 174,715 bytes
• 174.21 seg

Como podemos ver tardó más tiempo en hacer la cantidad de bytes y pixeles que contiene cada imagen, por lo que entre más grande, más tiempo de cálculo.

Esto sería todo sobre la tarea 1 de la clase de visión computacional, cualquier duda o comentario favor hacérmelo saber.