Python 圖像處理 OpenCV （10）：圖像處理形態學之頂帽運算與黑帽運算

前文傳送門：

「Python 圖像處理 OpenCV （1）：入門」

「Python 圖像處理 OpenCV （2）：像素處理與 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示圖像」

「Python 圖像處理 OpenCV （3）：圖像屬性、圖像感興趣 ROI 區域及通道處理」

「Python 圖像處理 OpenCV （4）：圖像算數運算以及修改顏色空間」

「Python 圖像處理 OpenCV （5）：圖像的幾何變換」

「Python 圖像處理 OpenCV （6）：圖像的閾值處理」

「Python 圖像處理 OpenCV （7）：圖像平滑（濾波）處理」

「Python 圖像處理 OpenCV （8）：圖像腐蝕與圖像膨脹」

「Python 圖像處理 OpenCV （9）：圖像處理形態學開運算、閉運算以及梯度運算」

引言

今天是圖形處理形態學的最後一篇，我們介紹頂帽運算和黑帽運算。

建議先閱讀前面兩篇圖像處理的內容：

「Python 圖像處理 OpenCV （8）：圖像腐蝕與圖像膨脹」

「Python 圖像處理 OpenCV （9）：圖像處理形態學開運算、閉運算以及梯度運算」

形態學之頂帽運算

圖像處理頂帽運算是一個獲取圖像噪聲的運算，它是由原始圖像減去圖像開運算而得到的結果：

頂帽運算 = 原始圖像 - 開運算

圖像頂帽運算同樣是使用形態學擴展函數 morphologyEx() ，它的參數是 MORPH_TOPHAT ，示例如下：

import cv2 as cv
 import numpy as np
 import matplotlib.pyplot as plt
 
 # 讀取圖片
 source = cv.imread("demo_noise_white.jpg", cv.IMREAD_GRAYSCALE)
 
 # 設置卷積核
 kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
 
 # 開運算
 open = cv.morphologyEx(source, cv.MORPH_OPEN, kernel)
 
 # 頂帽運算
 dst = cv.morphologyEx(source, cv.MORPH_TOPHAT, kernel)
 
 # 显示結果
 titles = ['Source Img','Open Img', 'Tophat Img']
 images = [source, open, dst]
 
 # matplotlib 繪圖
 for i in range(3):
    plt.subplot(1, 3, i+1), plt.imshow(images[i],'gray')
    plt.title(titles[i])
    plt.xticks([]),plt.yticks([])
 
 plt.show()

形態學之黑帽運算

圖像處理頂帽運算是一個獲取圖像內部的小孔，或者前景色中的小黑點的運算。

它是由圖像閉運算減去原始圖像的操作：

黑帽運算 = 閉運算圖像 - 原始圖像

圖像頂帽運算同樣是使用形態學擴展函數 morphologyEx() ，它的參數是 MORPH_BLACKHAT ，示例如下：

import cv2 as cv
 import numpy as np
 import matplotlib.pyplot as plt
 
 # 讀取圖片
 source = cv.imread("demo_noise_black.jpg", cv.IMREAD_GRAYSCALE)
 
 # 設置卷積核
 kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
 
 # 黑帽運算
 dst = cv.morphologyEx(source, cv.MORPH_BLACKHAT, kernel)
 
 # 構造显示結果數組
 titles = ['Source Img', 'Black Img']
 images = [source, dst]
 
 # matplotlib 繪圖
 for i in range(2):
    plt.subplot(1, 2, i+1), plt.imshow(images[i],'gray')
    plt.title(titles[i])
    plt.xticks([]),plt.yticks([])
 
 plt.show()

今天的內容比較短，至此，圖像形態學的幾個基礎的運算已經全部介紹完畢，希望各位同學能理解這幾個運算的原理，而不是僅僅知道了幾個參數或者說幾個方法的調用。

示例代碼

如果有需要獲取源碼的同學可以在公眾號回復「OpenCV」進行獲取。

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