本文介绍了OpenCV中的高级形态学转换，包括顶帽、黑帽操作、形态学梯度和基于梯度的边缘检测，并提供了Python代码示例。
OpenCV 高级形态转换的实例
随着深度学习和计算机视觉技术的不断发展，OpenCV 已成为许多计算机视觉应用的重要工具之一。其中，形态学转换是 OpenCV 中非常常用的一种图像处理技巧，被广泛应用于数字图像处理、计算机视觉和机器人等领域。
本文将介绍 OpenCV 中的高级形态学转换算法，包括顶帽操作、黑帽操作、形态学梯度和基于梯度的形态学边缘检测。同时，我们也将提供代码实现以帮助读者深入理解这些算法的原理和应用。
一、顶帽操作
顶帽操作是指用一个与原始图像大小相同的结构元素对原始图像进行开运算（Opening）和膨胀运算（Dilation）之后再减去原始图像本身，即：
tophat=src−Open(src,element)+Dilate(Open(src,element))tophat = src - Open(src, element) + Dilate(Open(src, element))top
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