如何实现opencv中的图像礼帽和图像黑帽算法？

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Python与OpenCV结合，进行图像礼帽操作，也称为图像顶帽=原始图像-开运算图像+得到噪声图像+开运算：先腐蚀再膨胀+使用对象：二值图像+使用方法：形态学Ex(cv2.MORPH_TOPHAT)结果=图像

python + OpenCV

图像礼帽

图像礼帽 也叫图像顶帽
礼帽图像=原始图像-开运算图像
得到噪声图像
开运算：先腐蚀再膨胀

使用对象：二值图像

使用方法：morphologyEx
cv2.MORPH_TOPHAT
结果=cv2.morphologyEx(原始图像,cv2.MORPH_TOPHAT,卷积核)
卷积核示例：k=np.ones((10,10),np.uint8)

import cv2 import numpy as np o=cv2.imread("tophat.bmp",cv2.IMREAD_UNCHANGED) k=np.ones((5,5),np.uint8) r=cv2.morphologyEx(o,cv2.MORPH_TOPHAT,k) cv2.imshow("original",o) cv2.imshow("result",r) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()

图像黑帽

黑帽图像=闭运算图像-原始图像
得到图像内部的小孔，或前景色的小黑点
闭运算：对图像进行先膨胀，再腐蚀。有助于关闭前景物体上的小孔，或者小黑点。
使用对象：二值图像

使用方法：morphologyEx
cv2.MORPH_BLACKHAT
结果=cv2.morphologyEx(原始图像,cv2.MORPH_BLACKHAT,卷积核)
卷积核示例：k=np.ones((10,10),np.uint8)

import cv2 import numpy as np o=cv2.imread("blackhat.bmp",cv2.IMREAD_UNCHANGED) k=np.ones((5,5),np.uint8) r=cv2.morphologyEx(o,cv2.MORPH_BLACKHAT,k) cv2.imshow("original",o) cv2.imshow("result",r) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()

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