Canny-Algorithm: Detección de Bordes con Python

Una implementación completa y modular del Algoritmo de Detección de Bordes de Canny en Python, diseñado para el procesamiento de imágenes y el análisis de visión por computadora.

Muestra Visual

Estructura Modular

El código está organizado siguiendo las etapas del algoritmo de Canny:

1. GaussianFilter.py: Suavizado de la imagen para reducir el ruido.
2. Gradiente.py: Cálculo del gradiente de intensidad y la dirección del borde.
3. NonMaximum.py: Aplicación de la supresión de no-máximos para adelgazar los bordes.
4. Histeresis.py: Aplicación del umbral de histéresis para determinar los bordes finales.
5. convolution.py: Implementación de la operación de convolución base para los filtros.
6. canny.py: Módulo principal que orquesta la ejecución del algoritmo.
7. GUI.py: Implementación de la interfaz gráfica de usuario.
8. main.py: Punto de entrada del programa.

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Requisitos y Tecnologías

El proyecto está construido enteramente en Python.

Librerías:

• tkinter: Para la Interfaz Gráfica de Usuario (GUI).

• numpy: Procesamiento numérico y manipulación eficiente de matrices/datos.

• Pillow (PIL): Manejo y procesamiento de imágenes.

• os: Interacción con el sistema operativo (rutas de archivos).

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