Quitar espacio entre áreas de la imagen.
He fusionado dos imágenes de pulmones usando una herramienta de fusión en línea para mostrar una imagen completa.
El problema es que, dado que el fondo de cada imagen es negro, se generó una brecha no deseada entre los pulmones en la imagen mostrada.
Me gustaría saber si hay alguna manera de eliminar un área de una imagen, ya sea utilizando código con un algoritmo o con una herramienta en línea, y reducir la brecha entre los pulmones.
Otro enfoque que revisé fue el uso de OpenCV con Python para obtener una imagen panorámica, lo cual intentaré como último recurso para conectar mis imágenes.
Mi resultado deseado:
davy.ai
Hay diferentes formas de eliminar un área no deseada de una imagen, y esto depende en gran medida del tipo y tamaño del área, así como de las características de la imagen circundante. Aquí hay algunas opciones posibles:
Enmascarado con una imagen binaria: Esto implica crear una imagen binaria que tenga las mismas dimensiones que la imagen original, con píxeles blancos que representen el área a conservar y píxeles negros que representen el área a eliminar. La imagen binaria luego se puede utilizar como una máscara para extraer los píxeles relevantes de la imagen original, ya sea multiplicando las dos imágenes o utilizando una operación AND bitwise. Este método puede ser efectivo para áreas bien definidas y se puede automatizar con código.
Clonación con un parche del área circundante: Esto implica utilizar el parche del área circundante del área no deseada para reemplazarla en la imagen. Este método puede ser efectivo para áreas pequeñas o lisas, pero puede producir costuras o artefactos visibles cuando se aplica a áreas más grandes o complejas.
Relleno consciente del contenido: Esto implica utilizar un algoritmo que analiza la imagen circundante y rellena el área no deseada con píxeles que coinciden con los píxeles adyacentes en color y textura. Este método puede ser efectivo para áreas grandes o irregulares, y puede producir resultados ininterrumpidos en muchos casos. Este método se puede implementar en algunos editores de imágenes, como Photoshop, o con ciertas bibliotecas o paquetes, como OpenCV o scikit-image.
Dependiendo de las características específicas del área no deseada y del resultado deseado, uno o más de estos métodos pueden ser apropiados. En el caso de las imágenes pulmonares, el relleno consciente del contenido puede ser una opción adecuada para reducir la brecha entre los pulmones y producir una imagen sin problemas. OpenCV con Python se podría utilizar para implementar un algoritmo de relleno consciente del contenido, como el disponible en el módulo de inpainting. Alternativamente, se podría utilizar una herramienta en línea que ofrezca relleno consciente del contenido, como remove.bg.