黑帽和礼帽运算

黑帽和礼帽运算是建立在开运算与闭运算基础上的。
黑帽运算是指用原始图像减去闭运算结果，即：
Bhat(I)=I⋅S−I{{B}_{hat}}(I)=I\cdot S-IBhat(I)=I⋅S−I
该方法可以获得比原始图像边缘更加黑暗的边缘部分，或者获得图像内部的小孔。
礼帽运算是用原始图像减去开运算结果，即：
That(I)=I⋅S−I{{T}_{hat}}(I)=I\cdot S-IThat(I)=I⋅S−I
该方法可以获得图像的噪声信息或者比原始图像边缘更亮的边缘部分。

代码实现

import cv2 as cv
import numpy as npimage = cv.imread("fu.jpg")
cl = cv.imread("cl.jpg")
k = np.ones((3, 3), np.uint8)
black = cv.morphologyEx(image, cv.MORPH_BLACKHAT, k)
top = cv.morphologyEx(cl, cv.MORPH_TOPHAT, k)cv.imshow("image1", image)
cv.imshow("image2", cl)
cv.imshow("black", black)
cv.imshow("top", top)cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()

礼帽运算结果：

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