https://github.com/brenonsc/dimensionality-reduction
Repositório criado com o objetivo de armazenar o estudo sobre redução de dimensionalidade em Machine Learning.
https://github.com/brenonsc/dimensionality-reduction
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JSON representation
Repositório criado com o objetivo de armazenar o estudo sobre redução de dimensionalidade em Machine Learning.
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/brenonsc/dimensionality-reduction
- Owner: brenonsc
- Created: 2024-12-06T18:18:27.000Z (over 1 year ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2024-12-12T18:19:20.000Z (over 1 year ago)
- Last Synced: 2025-03-06T02:36:15.650Z (over 1 year ago)
- Language: Jupyter Notebook
- Size: 1020 KB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
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README
# Dimensionality-Reduction
Este repositório contém um exemplo de aplicação prática de redução de dimensionalidade usando imagens, projetado para ser executado no Google Colab. O código processa uma imagem, convertendo-a para tons de cinza e binário, e exibe os resultados lado a lado.
## Funcionalidades
- **Conversão para tons de cinza:** Reduz a dimensionalidade da imagem, eliminando informações de cores.
- **Conversão para binário:** Transforma a imagem em preto e branco com base em um limiar fixo.
- **Visualização comparativa:** Exibe a imagem original, a versão em tons de cinza e a versão binária em um gráfico.
## Configuração do Ambiente no Colab
1. Faça o upload da imagem `Lenna.png` para o ambiente do Colab.
2. Crie uma pasta chamada `images/` no ambiente e coloque a imagem nela.
### Fluxo de Execução
1. **Carregar a imagem original:**
A imagem `Lenna.png` é carregada da pasta `images/`.
2. **Converter para tons de cinza:**
A imagem original é convertida para escala de cinza e salva como `Lenna_gray.jpg`.
3. **Converter para binário:**
A imagem em tons de cinza é binarizada utilizando um limiar fixo (128) e salva como `Lenna_binary.jpg`.
4. **Exibir as imagens processadas:**
As imagens original, em tons de cinza e binária são exibidas lado a lado.
## Exemplo de Resultado
Ao executar o código no Google Colab, o gráfico exibirá as três versões da imagem:
1. **Original Image:** Imagem em cores.
2. **Grayscale Image:** Imagem convertida para tons de cinza.
3. **Binary Image:** Imagem binarizada (preto e branco).