OpenCV（九）形态学操作4--礼帽与黑帽（顶帽与底帽）
目录
一、顶帽运算（礼帽）
二、底帽运算（黑帽）
三、底帽运算应用（二值图像底帽运算）
1、原图转灰度图，再转二值图像
2、灰度图底帽处理
3、二值图闭运算
代码
总代码
参考资料
一、顶帽运算（礼帽）
取出亮度高的地方
顶帽运算 = 原图像 - 开运算
开运算可以消除暗背景下的高亮区域，那么如果用原图减去开运算结果就可以得到原图中灰度较亮的区域，所以又称白顶帽变换。
C++：
//顶帽运算
void TopHat()
{//开运算Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(19, 19)); //创建结构元// 矩形卷积核 尺寸为(19,19)宽高morphologyEx(img, dst, MORPH_OPEN, kernel, Point(-1, -1)); // 形态学处理--开运算// 原图 新图 开运算 卷积核 锚点 imshow("开运算", dst); // 显示形态学处理后的效果//顶帽运算（白顶帽运算）dst = img - dst;//morphologyEx(img, dst, MORPH_TOPHAT, kernel, Point(-1, -1), 1); // 形态学处理--开帽变换imshow("顶帽运算", dst);
}python：
# 顶帽（原-开）
def TopHat():tophat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_TOPHAT, (7, 7), iterations=5)
# 类型 卷积核 迭代次数cv2.imshow('TopHat', tophat)
二、底帽运算（黑帽）
取出亮度低的地方
底帽运算 = 原图像 - 闭运算
闭运算可以删除亮背景下的暗区域，那么用原图减去闭运算结果就可以得到原图像中灰度较暗的区域，所以又称黑底帽变换。
C++：
//底帽运算
void BlackHat()
{//闭运算Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(19, 19)); //创建结构元// 矩形卷积核 尺寸为(19,19)宽高morphologyEx(img, dst, MORPH_CLOSE, kernel, Point(-1, -1)); // 形态学处理--开运算// 原图 新图 闭运算 卷积核 锚点 imshow("闭运算", dst); // 显示形态学处理后的效果//底帽运算（黑帽运算）//morphologyEx(img, dst, MORPH_BLACKHAT, kernel, Point(-1, -1), 1); // 形态学处理--底帽变换dst = img - dst;imshow("底帽运算", dst);
}python：
# 底帽（原-闭）
def BlackHat():blackhat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_BLACKHAT, (7, 7), iterations=5)
# 类型 卷积核 迭代次数cv2.imshow('BlackHat', blackhat)
只有这样可能看不出来用途，再举一个实用的例子：
三、底帽运算应用（二值图像底帽运算）
目的：得到清晰的二值图像。
底帽效果：取出亮度较暗的区域。
1、原图转灰度图，再转二值图像
//灰度图及二值化
cvtColor(img, grayImage, COLOR_BGR2GRAY);
imshow("灰度图(原图)", grayImage);
threshold(grayImage, binImage, 0, 255, THRESH_OTSU);
imshow("二值化图像", binImage);
可以看出，虽然圆环被分割为目标区域，但左侧背景区域有很大一部分也被分割为目标，并且该区域面积较大，难以通过开操作或闭操作去除。
为了取出亮度低的地方，接下来我们通过底帽操作来进行处理。首先对原图进行底帽处理，然后再对底帽处理的结果进行二值化，最后对处理结果进行一轮闭操作。
2、灰度图底帽处理
kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(31, 31)); //修改结构元
morphologyEx(grayImage, dst, MORPH_BLACKHAT, kernel, Point(-1, -1), 1); // 形态学处理--底帽变换
imshow("底帽运算", dst);
threshold(dst, binImage, 0, 255, THRESH_OTSU);
imshow("底帽处理后的二值化图像", binImage);
3、二值图闭运算
//3、二值图闭运算处理
kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3)); //修改结构元
morphologyEx(binImage, binImage, MORPH_CLOSE, kernel, Point(-1, -1)); // 形态学处理--闭运算
imshow("闭运算处理后的二值化图像", binImage);
代码
//二值图像底帽运算
void Bin_BlackHat()
{Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(19, 19)); //创建结构元//1、灰度图及二值化cvtColor(img, grayImage, COLOR_BGR2GRAY);imshow("灰度图(原图)", grayImage);threshold(grayImage, binImage, 0, 255, THRESH_OTSU);imshow("二值化图像", binImage);//2、对灰度图底帽处理kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(31, 31)); //修改结构元morphologyEx(grayImage, dst, MORPH_BLACKHAT, kernel, Point(-1, -1), 1); // 形态学处理--底帽变换imshow("底帽运算", dst);threshold(dst, binImage, 0, 255, THRESH_OTSU);imshow("底帽处理后的二值化图像", binImage);//3、二值图闭运算处理kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3)); //修改结构元morphologyEx(binImage, binImage, MORPH_CLOSE, kernel, Point(-1, -1)); // 形态学处理--闭运算imshow("闭运算处理后的二值化图像", binImage);
}总代码
//开运算与闭运算（形态学）
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;
using namespace std;Mat img, dst;
Mat binImage, grayImage;//图像初始化
void Image_Init()
{img = imread("Resource/test9.jpg");dst = Mat::zeros(img.size(), img.type());if (img.empty()){printf("图像加载失败");exit(0);}
}//顶帽运算
void TopHat()
{//开运算Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(19, 19)); //创建结构元// 矩形卷积核 尺寸为(19,19)宽高morphologyEx(img, dst, MORPH_OPEN, kernel, Point(-1, -1)); // 形态学处理--开运算// 原图 新图 开运算 卷积核 锚点 imshow("开运算", dst); // 显示形态学处理后的效果//顶帽运算（白顶帽运算）dst = img - dst;//morphologyEx(img, dst, MORPH_TOPHAT, kernel, Point(-1, -1), 1); // 形态学处理--开帽变换imshow("顶帽运算", dst);
}//底帽运算
void BlackHat()
{//闭运算Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(19, 19)); //创建结构元// 矩形卷积核 尺寸为(19,19)宽高morphologyEx(img, dst, MORPH_CLOSE, kernel, Point(-1, -1)); // 形态学处理--闭运算// 原图 新图 闭运算 卷积核 锚点 imshow("闭运算", dst); // 显示形态学处理后的效果//底帽运算（黑帽运算）//morphologyEx(img, dst, MORPH_BLACKHAT, kernel, Point(-1, -1), 1); // 形态学处理--底帽变换dst = img - dst;imshow("底帽运算", dst);
}//二值图像底帽运算
void Bin_BlackHat()
{Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(19, 19)); //创建结构元//1、灰度图及二值化cvtColor(img, grayImage, COLOR_BGR2GRAY);imshow("灰度图(原图)", grayImage);threshold(grayImage, binImage, 0, 255, THRESH_OTSU);imshow("二值化图像", binImage);//2、对灰度图底帽处理kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(31, 31)); //修改结构元morphologyEx(grayImage, dst, MORPH_BLACKHAT, kernel, Point(-1, -1), 1); // 形态学处理--底帽变换imshow("底帽运算", dst);threshold(dst, binImage, 0, 255, THRESH_OTSU);imshow("底帽处理后的二值化图像", binImage);//3、二值图闭运算处理kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3)); //修改结构元morphologyEx(binImage, binImage, MORPH_CLOSE, kernel, Point(-1, -1)); // 形态学处理--闭运算imshow("闭运算处理后的二值化图像", binImage);
}//显示图像
void Show()
{imshow("原图", img);
}int main()
{Image_Init(); //图像初始化//TopHat(); //顶帽运算//BlackHat(); //底帽运算Bin_BlackHat(); //二值图像底帽运算Show(); //显示原图像waitKey(0);return 0;
}
# 形态学（膨胀、腐蚀、开闭运算、顶帽与底帽）
import cv2# 膨胀
def Dilate():# 膨胀dilate = cv2.dilate(img, kernel=(7, 7), iterations=1)# 卷积核大小 迭代次数cv2.imshow("dilate", dilate)# 腐蚀
def Enrode():# 腐蚀erode = cv2.erode(img, kernel=(7, 7), iterations=5)# 卷积核大小 迭代次数cv2.imshow("erode", erode)# 开运算（先腐后膨）
def Open():open = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, (7, 7), iterations=5)# 类型 卷积核大小 迭代次数cv2.imshow('open', open)# 闭运算（先膨后腐）
def Close():close = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, (7, 7), iterations=5)# 类型 卷积核大小 迭代次数cv2.imshow('close', close)# 顶帽（原-开）
def TopHat():tophat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_TOPHAT, (7, 7), iterations=5)
# 类型 卷积核 迭代次数cv2.imshow('TopHat', tophat)# 底帽（原-闭）
def BlackHat():blackhat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_BLACKHAT, (7, 7), iterations=5)
# 类型 卷积核 迭代次数cv2.imshow('BlackHat', blackhat)if __name__ == '__main__':# 读取图片img = cv2.imread("Resource/test5.jpg")cv2.imshow("img", img)Dilate() #膨胀Enrode() #腐蚀Open() #开运算Close() #闭运算TopHat() #顶帽运算BlackHat() #底帽运算cv2.waitKey(0)参考资料
https://blog.csdn.net/weixin_41695564/article/details/79935028
https://blog.csdn.net/freehawkzk/article/details/85261341?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522162864358216780255258035%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=162864358216780255258035&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~first_rank_v2~rank_v29-5-85261341.first_rank_v2_pc_rank_v29&utm_term=%E9%A1%B6%E5%B8%BD%E4%B8%8E%E5%BA%95%E5%B8%BD&spm=1018.2226.3001.4187
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