opencv黑帽blackhat

最新推荐文章于 2025-01-27 08:15:00 发布

原创

最新推荐文章于 2025-01-27 08:15:00 发布 · 719 阅读

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#python #opencv

本文深入探讨了如何利用Python和OpenCV库进行图像处理，特别是Blackhat技术的应用。Blackhat操作是形态学运算的一部分，用于查找图像中比周围区域暗的区域。通过实例代码，详细解释了如何执行这一操作，并讨论了其在图像分析和增强中的潜在用途。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

#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

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opencv 黑帽+自适应阈值提取缺陷

07-13

刚接触opencv不久,做了用黑帽加自适应阈值来提取图像缺陷的测试程序。程序中有待检测的图片，使用时把图片放在代码指定路径下或者修改路径即可。缺陷提取效果比较满意。机器：Win7x64+vs2010+opencv3.4.0

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#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).

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OpenCV-黑帽运算（BLACKHAT）

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