kernel = np.ones((10,10), np.uint8)result = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)图像黑帽运算 1.基本原理 图像黑帽运算是图像闭运算操作减去原始图像的结果，得到图像内部的小孔，或者前景色中的小黑点。如下图所示：黑帽运算(img) = 闭运算图像(img) - 原始图像(img) 2.函数原型 图像...
对于二值图像可以使用形态学梯度来保留物体的边缘轮廓。 黑帽是闭运算结果与原图像之差,其数学表达式如下: 黑帽运算的效果突出了比原图轮廓周围的区域更暗的区域,且与选择的卷积核大小有关,所以黑帽运算用来分离比邻近点暗一些的斑块。效果图有非常完美的轮廓。 顶帽是原图像与开运算的结果图之差,数学表达式如下:...
图像底帽运算(bottom-hat transformation)又称为图像黑帽运算,它是用图像闭运算操作减去原始图像后的结果,从而获取图像内部的小孔或前景色中黑点,也常用于解决由于光照不均匀图像分割出错的问题。其公式定义如下: 图像底帽运算是用一个结构元通过闭运算从一幅图像中删除物体,常用于校正不均匀光照的影响。其效果图如下...
图像顶帽运算(top-hat transformation)又称为图像礼帽运算,它是用原始图像减去图像开运算后的结果,常用于解决由于光照不均匀图像分割出错的问题。其公式定义如下: 图像顶帽运算是用一个结构元通过开运算从一幅图像中删除物体,校正不均匀光照的影响,其效果图如下图所示。 在Python中,图像顶帽运算主要调用morphologyEx(...
三.基于灰度三维图的顶帽黑帽运算 为什么图像顶帽运算会消除光照不均匀的效果呢?通常可以利用灰度三维图来进行解释该算法。灰度三维图主要调用Axes3D包实现,对原图绘制灰度三维图的代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import cv2 as cv ...
一. 图像顶帽运算 1.基本原理 图像顶帽(或图像礼帽)运算是原始图像减去图像开运算的结果,得到图像的噪声。如下图所示: 顶帽运算(img) = 原始图像(img) - 开运算(img) 2.函数原型 图像开运算主要使用的函数morphologyEx,它是形态学扩展的一组函数,其参数cv2.MORPH_TOPHAT对应开运算。其原型如下: ...
三.基于灰度三维图的顶帽黑帽运算 为什么图像顶帽运算会消除光照不均匀的效果呢?通常可以利用灰度三维图来进行解释该算法。灰度三维图主要调用Axes3D包实现,对原图绘制灰度三维图的代码如下: # -*- coding: utf-8-*-import numpyasnp import cv2ascv
1.图像顶帽运算 2.图像黑帽运算图像顶帽运算1.基本原理图像顶帽(或图像礼帽)运算是原始图像减去图像开运算的结果,得到图像的噪声。 如下图所示:顶帽运算(img) = 原始图像(img) - 开运算(img) 2.函数原型图像开运算主要使用的函数morphologyEx,它是形态学扩展的一组函数,其参数cv2.MORPH_TOPHAT对应开运算。
顶帽运算:原始图像 — 图像开运算 1.2 代码示例 图像顶帽运算使用函数 morphologyEx() ,其参数 cv2.MORPH_TOPHAT 对应顶帽运算。 morphologyEx() 函数形式如下:dst=cv2.morphologyEx(src,cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)其中,参数: dst 表示处理的结果;
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。 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...