機器學習進階-圖像形態學變化-禮帽與黑帽 1.cv2.TOPHAT(禮帽-原始圖片-開運算后圖片) 2.cv2.BLACKHAT(黑帽 閉運算-原始圖片)

1.op = cv2.TOPHAT  禮帽：原始圖片-開運算后的圖片

2. op=cv2.BLACKHAT 黑帽： 閉運算后的圖片-原始圖片

禮帽：表示的是原始圖像-開運算(先腐蝕再膨脹)以后的圖像

黑帽：表示的是閉運算(先膨脹再腐蝕)后的圖像 - 原始圖像

 

代碼：

第一步：讀取圖片

第二步：使用cv2.MOPRH_TOPHAT獲得禮帽圖片

第三步：使用cv2.MOPRH_BLACKHAT獲得黑帽圖片

import cv2
import numpy as np

# 第一步讀入當前圖片
img = cv2.imread('dige.png')
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# 第二步：使用cv2.MORPH_TOPHAT獲得禮帽圖片
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
tophat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)
cv2.imshow('tophat', tophat)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# 第三步：使用cv2.MORPH_BLACKHAT獲得黑帽圖片
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
blackhat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)
cv2.imshow('blackhat', blackhat)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()