opencv 图像礼帽和图像黑帽的实现

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()


到此这篇关于opencv 图像礼帽和图像黑帽的实现的文章就介绍到这了,更多相关opencv 图像礼帽和图像黑帽内容请搜索呐喊教程以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持呐喊教程!

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