Prewitt: Operador clásico para detección de bordes

Introducción

La detección de bordes es un paso fundamental en la visión por computadora y análisis de imágenes. Permite identificar las áreas donde ocurren cambios bruscos en el nivel de intensidad, lo que a menudo coincide con los contornos de objetos o regiones distintas dentro de una imagen. El operador Prewitt es uno de los métodos clásicos utilizados para esta tarea. A diferencia de otros algoritmos más recientes, como Sobel, el operador Prewitt tiene un enfoque simple y directo, lo que lo hace útil tanto para principiantes como para profesionales.

Explicación principal

El operador Prewitt utiliza dos kernels (matrices) para calcular la derivada de segunda orden en direcciones horizontales y verticales. Estos kernels se aplican a la imagen original para producir mapas de bordes en cada dirección, permitiendo una estimación precisa del borde en cualquier punto.

Kernels Prewitt

Los kernels Prewitt para detectar bordes en direcciones horizontales y verticales son:

• Borde horizontal (KerY):

KerY = np.array([[-1, 0, 1],
                 [-1, 0, 1],
                 [-1, 0, 1]])

• Borde vertical (KerX):

KerX = np.array([[-1, -1, -1],
                 [0, 0, 0],
                 [1, 1, 1]])

Estos kernels se convolucionan con la imagen para obtener mapas de bordes. El valor en cada posición del mapa resultante es una medida de la intensidad del borde en esa dirección.

Ejemplo de aplicación

import numpy as np
from scipy import ndimage
import matplotlib.pyplot as plt

# Cargar y mostrar la imagen original
image = plt.imread('imagen.png')
plt.imshow(image)
plt.title("Imagen Original")
plt.show()

# Convolver la imagen con los kernels Prewitt
edges_y = ndimage.convolve(image, KerY)
edges_x = ndimage.convolve(image, KerX)

# Mostrar mapas de bordes en direcciones horizontales y verticales
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
ax1.imshow(edges_y, cmap='gray')
ax1.set_title("Bordes Verticales")
ax2.imshow(edges_x, cmap='gray')
ax2.set_title("Bordes Horizontales")
plt.show()

Errores típicos / trampas

Trampa 1: No convolucionar correctamente

Una de las trampas más comunes es no convolucionar la imagen con los kernels Prewitt correctamente. Asegúrate de que el tamaño del kernel sea compatible con la imagen y que se aplique adecuadamente.

Trampa 2: Ignorar el borde en las imágenes

Cuando convoluciona la imagen, asegúrate de manejar los bordes correctamente para evitar errores en los mapas de bordes. Algunos algoritmos pueden usar padding (relleno) para extender la imagen y minimizar estos problemas.

Trampa 3: No normalizar los resultados

Los valores resultantes del convolucionamiento no están normalizados por defecto, lo que puede hacer que los datos sean difíciles de interpretar. Asegúrate de normalizar los mapas de bordes si es necesario para la tarea específica.

Checklist accionable

• Verifica que tus kernels Prewitt estén correctos y no modificados.
• Usa una función de convolución adecuada en tu biblioteca de procesamiento de imágenes (como ndimage.convolve en SciPy).
• Maneja los bordes de la imagen correctamente para evitar errores.
• Normaliza los resultados del convolucionamiento si es necesario.
• Asegúrate de visualizar los mapas de bordes en escala de grises para una mejor interpretación.

Cierre

El operador Prewitt es un método robusto y sencillo para la detección de bordes, especialmente útil para principiantes. Sin embargo, es importante estar consciente de las trampas comunes y seguir los puntos del checklist para obtener resultados precisos.

Siguientes pasos

• Implementar otros operadores de detección de bordes: Prueba el operador Sobel o Canny para comparar sus efectos con Prewitt.
• Aplicación en diferentes tipos de imágenes: Aplícalo a imágenes en escala de grises y en color, y observa cómo varían los resultados.
• Aprender técnicas más avanzadas: Explora técnicas modernas como el algoritmo Canny o aprendizaje automático para mejorar la detección de bordes.

Siguiendo estos pasos, podrás profundizar tu entendimiento del procesamiento digital de imágenes y aplicarlo a diversos escenarios.