Python-OpenCV 图像处理（二十四）：图像形态学（顶帽、黑帽、形态学梯度）

顶帽（Top Hat）：

原图像与开运算图的区别（差值），突出原图像中比周围亮的区域

黑帽（Black Hat）：

闭操作图像 - 原图像,突出原图像中比周围暗的区域

形态学梯度（Gradient）：

基础梯度：基础梯度是用膨胀后的图像减去腐蚀后的图像得到差值图像，称为梯度图像也是opencv中支持的计算形态学梯度的方法，而此方法得到梯度有称为基本梯度。

内部梯度：是用原图像减去腐蚀之后的图像得到差值图像，称为图像的内部梯度。

外部梯度：图像膨胀之后再减去原来的图像得到的差值图像，称为图像的外部梯度。

 

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

__author__ = "zxsuperstar"
__email__ = "zxsuperstar@163.com"

"""
顶帽、黑帽、形态学梯度
"""

def top_hat_demo(image): #顶帽
    cv2.imshow("image", image)
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGRA2GRAY)
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5,5))
    dst = cv2.morphologyEx(gray, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)
    # 增加亮度
    cimage = np