数字图像处理(14): 形态学处理——图像顶帽运算和黑帽运算
目录
1 图像顶帽运算(原始图像 — 开运算)
1.1 基本原理
1.2 代码示例
2 图像黑帽运算(闭运算 — 原始图像)
2.1 基本原理
2.2 代码示例
参考资料
前面介绍了 形态学处理——图像开运算与图像闭运算，其中：
图像开运算：先腐蚀，后膨胀。一般会平滑物体的轮廓、断开较窄的狭颈并消除细的突出物。
图像闭运算：先膨胀，后腐蚀。同样也会平滑轮廓的一部分。但与开操作相反，它通常会弥合较窄的间断和细长的沟壑，消除小的孔洞，填补轮廓线中的断裂。
1 图像顶帽运算(原始图像 — 开运算)
1.1 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：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 表示卷积核。
例如，下图表示 55 的卷积核，可以采用函数 np.ones((5,5), np.uint8) 构建。
（1）卷积核大小为 55
代码如下所示：
#encoding:utf-8
import cv2
import numpy as np
#读取图片
src = cv2.imread('test5.bmp', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
#设置卷积核
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
#图像闭运算
result = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)
#显示图像
cv2.imshow("src", src)
cv2.imshow("result", result)
#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
运行结果如下图所示：
（2）卷积核大小为 1515
代码如下所示：
#encoding:utf-8
import cv2
import numpy as np
#读取图片
src = cv2.imread('test5.bmp', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
#设置卷积核
kernel = np.ones((15,15), np.uint8)
#图像闭运算
result = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)
#显示图像
cv2.imshow("src", src)
cv2.imshow("result", result)
#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
运行结果如下图所示：
2 图像黑帽运算(闭运算 — 原始图像)
2.1 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：闭运算 — 原始图像
2.2 代码示例
图像黑帽运算使用函数 morphologyEx() ，其参数 cv2.MORPH_BLACKHAT 对应黑帽运算。
morphologyEx() 函数形式如下：
dst = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)
其中，参数：
dst 表示处理的结果；
src 表示原图像；
cv2.MORPH_BLACKHAT 表示黑帽运算；
kernel 表示卷积核。
例如，下图表示 55 的卷积核，可以采用函数 np.ones((5,5), np.uint8) 构建。
（1）卷积核大小为 55
代码如下所示：
#encoding:utf-8
import cv2
import numpy as np
#读取图片
src = cv2.imread('test6.bmp', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
#设置卷积核
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
#图像闭运算
result = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)
#显示图像
cv2.imshow("src", src)
cv2.imshow("result", result)
#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
运行结果如下图所示：
（2）卷积核大小为 1515
代码如下所示：
#encoding:utf-8
import cv2
import numpy as np
#读取图片
src = cv2.imread('test6.bmp', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
#设置卷积核
kernel = np.ones((15,15), np.uint8)
#图像闭运算
result = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)
#显示图像
cv2.imshow("src", src)
cv2.imshow("result", result)
#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
运行结果如下图所示：
参考资料
[1] https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/83692456
[2] Python+OpenCV图像处理