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Commit 2464fb8d authored by martin-corredera's avatar martin-corredera
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Pipeline #49590 passed
content/images/Im_1_first_compression.jpg

778 KiB

content/images/Mask_Im_1.png

16.9 KiB

content/images/edited_im_1.jpg

966 KiB

......@@ -18,9 +18,30 @@ Para esto, elegimos una imágen en la cual, se decidió cortar una sección, a t
El proceso realizado, fue el siguiente:
Abrimos las imágenes del dataset, guardandolas con una calidad determinada.
<figure id="figref-im-1">
<img src="../images/Im_1_first_compression.jpg" width="200"/>
<figcaption>
<strong>Figure 1:</strong> Imágen original sin edición, guardada con una compresion de 75.
</figcaption>
</figure><hr>
Posteriormente, se realizó la superposición de la sección cortada en la imágen y se guardó con una calidad distinta.
Posteriormente, se realizó la superposición de la sección cortada en la imágen, en una posición aleatoria y se guardó con una calidad distinta.
<figure id="figref-im-1-edited">
<img src="../images/edited_im_1.jpg.jpg" width="200"/>
<figcaption>
<strong>Figure 1:</strong> Imágen editada, guardada con una compresion de 70.
</figcaption>
</figure><hr>
Lo siguiente que se realizó fue el guardado de la máscara en la sección dónde fue insertada la imágen, ya que de esta forma, logramos tener las regiones para posteriormente realizar el análisis de performance de acierto del algoritmo.
<figure id="figref-im-1-mask">
<img src="../images/Mask_Im_1.png" width="200"/>
<figcaption>
<strong>Figure 1:</strong> Imágen de la máscara donde fue pegada la sección croppeada
</figcaption>
</figure><hr>
De esta forma, generamos el efecto DQ en las imágenes.
De esta forma, generamos el efecto DQ en las imágenes, con una edición en un lugar aleatorio.
Prueba
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