opencv 图像礼帽和图像黑帽的实现

1. 图像礼帽和黑帽的介绍

在图像处理中，有一些形态学操作可以用来改变图像的形状和结构。其中，图像礼帽（Top Hat）和图像黑帽（Black Hat）是两种常用的操作，它们用于强调或者提取图像中的小细节。

1.1 图像礼帽

图像礼帽操作可以用于提取亮度较低且大小接近于结构元素的区域。它通过将原始图像与开运算（Opening）之间的差异进行计算得到。

1.2 图像黑帽

图像黑帽操作则相反，用于提取亮度较高的区域。它通过将闭运算（Closing）和原始图像之间的差异计算得到。

2. 图像礼帽（Top Hat）的实现

下面我们将使用OpenCV库来实现图像礼帽操作。

2.1 导入所需库

import cv2

import numpy as np

2.2 读取图像

image = cv2.imread("image.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

2.3 定义结构元素

kernel = np.ones((5,5), np.uint8)

2.4 进行开运算

opening = cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

2.5 计算图像礼帽

tophat = cv2.subtract(image, opening)

通过以上步骤，我们可以得到图像的礼帽效果。

3. 图像黑帽（Black Hat）的实现

下面我们将使用OpenCV库来实现图像黑帽操作。

3.1 导入所需库

import cv2

import numpy as np

3.2 读取图像

image = cv2.imread("image.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

3.3 定义结构元素

kernel = np.ones((5,5), np.uint8)

3.4 进行闭运算

closing = cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

3.5 计算图像黑帽

blackhat = cv2.subtract(closing, image)

通过以上步骤，我们可以得到图像的黑帽效果。