sobel.py

import cv2
import pylab
import numpy as np
import skimage.filters.edges
import matplotlib.pyplot as plt


def sobel(image, path='', save=False, show=False):
    '''
    Deteccion de bordes mediante el operador de Sobel.
    '''
    # convertir a imagen en escala de grises
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # gradiente de direccion x
    sobel_x = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F, 1, 0)
    # gradiente de direccion y
    sobel_y = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F, 0, 1)

    # gradiente de direccion x valor absoluto
    sobel_x = np.uint8(np.absolute(sobel_x))
    # gradiente de direccion y valor absoluto
    sobel_y = np.uint8(np.absolute(sobel_y))

    # sobel1 = cv2.bitwise_or(sobel_x, sobel_y)
    sobel = skimage.filters.edges.sobel(image)

    if show:
        show_image(sobel)
        # show_image(sobel1)
        show_images([image, sobel])
    if save:
        name = get_name_image(path)
        save_image(sobel, f'../../img/{name}_sobel.png')

    return sobel


def get_name_image(path):
    '''
    Devuelve el nombre de la imagen segun la ruta.
    '''
    name_extention = path.split('/')[-1]
    name, _ = name_extention.split('.')
    return name


def load_image(path):
    '''
    Carga la imagen desde la ruta especificada.
    '''
    img = cv2.imread(path)
    return img


def show_image(image):
    '''
    Muestra la imagen especificada.
    '''
    plt.imshow(image, cmap='gray')
    plt.show()


def show_images(images):
    '''
    Muestra las imagenes especificadas.
    '''
    count_image = len(images)
    _, axs = plt.subplots(1, count_image)

    for idx, image in enumerate(images):
        axs[idx].imshow(image, cmap='gray')

    plt.show()


def save_image(image, path):
    '''
    Guarda la imagen en la ruta especificada.
    '''
    pylab.gray()
    pylab.imsave(path, image)


def main():

    path = '../../img/lena.tif'
    image = load_image(path)

    sobel(image, path=path, save=True, show=True)


if __name__ == '__main__':
    main()