0039-OpenCV环境下做开运算、闭运算、梯度运算、顶帽运算、黑帽运算

已于 2022-05-19 19:29:11 修改
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分类专栏： OpenCV下的形态学技术 文章标签： opencv 人工智能 计算机视觉
于 2018-11-17 13:59:47 首次发布
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opencv黑帽blackhat
weixin_42764391的博客
04-08 693
#闭运算之后得到的图像与原始图像的差 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('1.jpg',0) #用numpy生成卷积核 kernel = np.ones((5,5),np.uint8) blackhat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel) cv2.imshow('bl...
OpenCV库中的开运算，闭运算，顶帽，黑帽，梯度
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05-14 1098
在图像处理和计算机视觉领域，形态学运算是一类重要的工具，用于分析和处理图像的结构和形态特征，而说起来开运算，闭运算等就不得不说图像处理中的腐蚀和膨胀（在别的篇幅里）而开闭运算则是在腐蚀和膨胀的基础上对图像进行处理。而顶帽与黑帽则是在这基础上更上级的操作。
OpenCV顶帽
winggyn的专栏
01-23 180
#顶帽：输入图像和图像开运算之差，下面的示例针对9*9内核完成。 import cv2 as cv import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv.imread('test9.jpg') img = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2RGB) kernel = np.ones((5,5),np.uint8) tophat = cv.morphologyEx(img,cv.MORPH_TOPHAT,kernel).
OpenCV-黑帽运算（BLACKHAT）
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顶帽 = 原图 - 开运算开运算的效果是去除图像外的噪点，因此。通过API --- morphologyEx（img，， kernel）输出结果如下：可以看出通过顶帽操作只留下了图像的噪声点。
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顶帽和黑帽运算都是形态学运算，分别用于图像处理中的特定应用。顶帽运算被定义为原始图像与进行开运算之后得到的图像的差。它常用于分离比邻近点亮的斑块，可以突显出比原图轮廓周围的区域更明亮的区域。在进行背景提取时，顶帽运算也常被用于分离图像中的微小细节。黑帽运算则是图像闭运算结果与原始图像之差。它通常用于分离比邻近点暗一些的斑块，可以突出比原始图轮廓周围区域更暗的区域。即顶帽 = 原始图像 - 开运算结果(先腐蚀后膨胀)黑帽 = 闭运算(先膨胀后腐蚀) - 原始图像开运算并运算详细点击。
opencv中的开运算，闭运算，形态学梯度，顶帽和黑帽,Canny算子,Sobel算子,Laplace算子,Scharr滤波器 简易理解。
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开运算：先腐蚀，再膨胀 可以清除一些小东西(亮的)，放大局部低亮度的区域 闭运算：先膨胀，再腐蚀 可以清除小黑点 形态学梯度：膨胀图与腐蚀图之差 提取物体边缘 顶帽：原图像 - 开运算图 突出原图像中比周围亮的区域 黑帽：闭运算图 - 原图像 突出原图像中比周围暗的区域
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