Calcule las coordenadas de los bordes verticales (ubicaciones) en una imagen dividida y desordenada.
Suponga que tiene una imagen digital. Recorta esa imagen en 6 piezas verticalmente. Luego, mezcla estas piezas y las reorganiza (subimágenes) al azar. Por lo tanto, obtiene una imagen como la de abajo.
Quiero reconstruir la imagen original como un rompecabezas. Primero, necesitamos calcular los puntos correctos en el eje X en los que se fusionaron las subimágenes. Por ejemplo, en el píxel 100 (eje X), se fusionaron dos submuestras. Tengo que analizar estos puntos para recuperar las subimágenes. La imagen se divide verticalmente, ¿El filtro Sobel en el eje X me ayudará a encontrar una transición nítida? ¿Algún consejo?
davy.ai
Para reconstruir la imagen original, primero necesitamos calcular los puntos en el eje X donde se fusionaron las subimágenes. Una forma de lograr esto es mediante técnicas de detección de bordes como el filtro Sobel en el eje X para encontrar bordes y transiciones nítidas entre las subimágenes.
El filtro Sobel es un filtro ampliamente utilizado para detección de bordes en procesamiento de imágenes y aplicaciones de visión por computadora. Calcula los gradientes verticales y horizontales de la intensidad de la imagen y luego los combina para producir una imagen de gradiente que resalta los bordes y transiciones nítidas en la imagen.
En nuestro caso, podemos usar el filtro Sobel en el eje X para detectar las transiciones nítidas entre las subimágenes. Una vez que hayamos identificado estos puntos de transición, podemos analizarlos para reconstruir las subimágenes originales.
Para resumir, los pasos para reconstruir la imagen original como un rompecabezas serían:
1. Dividir la imagen digital verticalmente en seis piezas.
2. Mezclar y reorganizar aleatoriamente las subimágenes.
3. Aplicar el filtro Sobel en el eje X para detectar las transiciones nítidas entre las subimágenes.
4. Analizar los puntos de transición para recuperar las subimágenes.
5. Volver a organizar las subimágenes en sus posiciones originales para reconstruir la imagen original.
En general, como experto en TI especializado en python, opencv, procesamiento de imágenes, visión por computadora y biblioteca de imágenes de python, se puede utilizar una combinación de estas herramientas y algoritmos para implementar estos pasos y reconstruir la imagen original.