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El siguiente paso fue aislar por completo al objeto para determinar las coordenadas de cada punto perteneciente al objeto y así calcular su área, perímetro, color, etc. y realizar el reconocimiento. La forma en que se realizó el proceso fue multiplicando cada valor de la matriz correspondiente a cada color de la imagen por cada valor de la imagen binaria, como se muestra a continuación: im=uint8(im); im_color2(:,:,1)=im_color(:,:,1).*im; im_color2(:,:,2)=im_color(:,:,2).*im; im_color2(:,:,3)=im_color(:,:,3).*im; donde, “im_color” es la imagen original en color, “im_color2” es la imagen destino y “im” es la imagen binaria. Antes de realizar el proceso es necesario convertir la imagen binaria “im” a formato entero de 8 bits. El resultado de este proceso se muestra en la figura 10.3.4. A) B) C) Figura 10.3.4 Multiplicación de matrices punto a punto: A) imagen en color, imagen en blanco y negro, C) imagen resultado de la multiplicación. 94
También se hicieron pruebas con diferentes tipos de algoritmos para la detección de contornos como los que se muestran en la figura 10.3.5. Uno de los algoritmos mas simples y que dio muy buenos resultados fue el de Roberts en su versión simplificada (ver capítulo 4). El código para detección de contornos se muestra en el programa # 7. Figura 10.3.5 Aplicación de diferentes algoritmos para la detección de contornos 95
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