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...
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...
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; src 表示原图像; cv2.MORPH_TOPHAT 表示顶帽运算; kernel ...
数学形态学(Mathematical morphology)是一门建立在图论和拓扑学基础之上的图像分析学科,是数学形态学图像处理的基本理论。其基本的运算包括:腐蚀和膨胀、开运算和闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换等。 一. 图像顶帽运算 1.基本原理 图像顶帽(或图像礼帽)运算...
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 ...
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
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: ...
顶帽运算和黑帽运算 顶帽运算和⿊帽运算 顶帽（Top Hat）顶帽运算（Top Hat）⼜常常被译为”礼帽“运算。为原图像与上⽂刚刚介绍的“开运算“的结果图之差，数学表达式如下：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...
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。
简介OpenCV-Python图像形态学操作之开运算、闭运算、梯度运算、顶帽运算和黑帽运算,主要介绍函数cv2.morphologyEx的使用.morphologyEx(src,op,kernel,dst = None,anchor = None,iterations = None,borderType = None,borderValue = None)本节的运算都需要使用该函数cv2.morphologyEx: morphologyEx(src,op,kernel,...