python+opencv-12 黑帽和礼帽运算

最新推荐文章于 2024-06-01 17:49:21 发布
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分类专栏： opencv 文章标签： opencv 计算机视觉
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本文介绍了计算机视觉中的黑帽和礼帽运算，这两种运算是基于开运算与闭运算的。黑帽运算用于获取图像中比原始边缘更暗的区域或小孔；礼帽运算则用于揭示图像的噪声或比原边亮的边缘。通过Python和OpenCV库，文章展示了如何实现这两种运算。

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python+opencv-12 黑帽和礼帽运算

黑帽和礼帽运算

黑帽和礼帽运算是建立在开运算与闭运算基础上的。
黑帽运算是指用原始图像减去闭运算结果，即：
B h a t ( I ) = I ⋅ S − I { {B}_{hat}}(I)=I\cdot S-I Bhat​

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python+Opencv学习教程02：图像形态学操作(开、闭、梯度、礼帽、黑帽运算)
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opencv常用算法--礼帽和黑帽（形态学）
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因为开运算带来的结果是放大了裂缝或者局部低亮度的区域，因此，从原图中减去开运算后的图，得到的效果图突出了比原图轮廓周围的区域更明亮的区域，且这一操作和选择的核的大小相关。礼帽运算用来分离比邻近点亮一些的斑块。当一幅图像具有大幅的背景的时候，而微小物品比较有规律的情况小，可以使用礼帽运算进行背景提取。黑帽运算后的效果图突出了比原图轮廓周围的区域更暗的区域，且这一操作和选择的核的大小相关。黑帽运算用来分离比邻近点暗一些的斑块。Img：要处理的图像。Kernel：核结构。
学习笔记(06):Python+OpenCV计算机视觉-礼帽运算
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