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这篇文章将为大家详细讲解有关如何用opencv实现图像礼帽和图像黑帽,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
python + OpenCV
图像礼帽
图像礼帽 也叫图像顶帽
礼帽图像=原始图像-开运算图像
得到噪声图像
开运算:先腐蚀再膨胀
使用对象:二值图像
使用方法:morphologyEx
cv2.MORPH_TOPHAT
结果=cv2.morphologyEx(原始图像,cv2.MORPH_TOPHAT,卷积核)
卷积核示例:k=np.ones((10,10),np.uint8)
import cv2 import numpy as np o=cv2.imread("tophat.bmp",cv2.IMREAD_UNCHANGED) k=np.ones((5,5),np.uint8) r=cv2.morphologyEx(o,cv2.MORPH_TOPHAT,k) cv2.imshow("original",o) cv2.imshow("result",r) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()
图像黑帽
黑帽图像=闭运算图像-原始图像
得到图像内部的小孔,或前景色的小黑点
闭运算:对图像进行先膨胀,再腐蚀。有助于关闭前景物体上的小孔,或者小黑点。
使用对象:二值图像
使用方法:morphologyEx
cv2.MORPH_BLACKHAT
结果=cv2.morphologyEx(原始图像,cv2.MORPH_BLACKHAT,卷积核)
卷积核示例:k=np.ones((10,10),np.uint8)
import cv2 import numpy as np o=cv2.imread("blackhat.bmp",cv2.IMREAD_UNCHANGED) k=np.ones((5,5),np.uint8) r=cv2.morphologyEx(o,cv2.MORPH_BLACKHAT,k) cv2.imshow("original",o) cv2.imshow("result",r) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()
关于如何用opencv实现图像礼帽和图像黑帽就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。
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