Azimuth-46

46 / SET 2023 /Actualidad Visualización en escala de grises. La matriz resultan- te es una representación bidimensional de la ima- gen, donde cada elemento de la matriz representa el valor de intensidad de un píxel específico. En este caso, como la imagen está en escala de grises, la ma- triz resultante tendrá un solo canal, es decir, una ma- triz bidimensional con valores de intensidad en lugar de componentes de color. Imagen 03 . Visualización en escala de grises ***Ejecutar Código: Practica_02_Leer imagenes en escala de grises.py Separación de canales RGB. Visualizar una imagen en RGB por canales por separado implica mostrar cada uno de los canales de color (rojo, verde y azul) de la imagen por separado en una ventana o panta- lla. Esto permite examinar y analizar la contribución de cada canal de color en la imagen, lo que pue- de revelar detalles específicos y características de la imagen relacionadas con cada componente de color. Imagen 04 . Separación de canales RGB) ***Ejecutar Código: Practica_03_Espacios de color.py Espacio de Color HSV. Una de las metodologias que es muy utili y eficiente para la detección de ele- mentos en una imagen, es el modelo HSV, el cual es un modelo de color que representa los colores en términos de su matiz (Hue), saturación (Saturation) y valor (Value). Es uno de los muchos sistemas de representación de colores utilizados en el Procesa- miento Digital de Imágenes. Se expone una breve descripción de cada compo- nente del modelo HSV: • Hue (Matiz): Se refiere a la propiedad cro- mática del color, es decir, el tono dominante percibido. El matiz se representa como un valor angular en un círculo de colores, donde los colores primarios (rojo, verde y azul), los cuales están separados por 120 grados. • Saturation (Saturación): Representa la pure- za o intensidad del color. Un valor de satura- ción alto indica colores más vivos y vibrantes, mientras que un valor bajo se asocia con colores más desaturados o grises. • Value (Valor): Representa el brillo o la clari- dad del color. Puede interpretarse como la cantidad de luz presente en un color específi- co. Un valor alto indica colores más claros y brillantes, mientras que un valor bajo se aso- cia con colores más oscuros. El modelo HSV es ampliamente utilizado en el PDI porque proporciona una representación más intuiti- va y fácil de interpretar de los colores en compara- ción con otros modelos, como el modelo RGB (rojo, verde, azul) o el modelo CMYK (cian, magenta, amarillo, negro).