这篇文章将为大家详细讲解有关如何用opencv实现图像礼帽和图像黑帽，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
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()
关于如何用opencv实现图像礼帽和图像黑帽就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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