[Python图像处理] 十.形态学之图像顶帽运算和黑帽运算 - 好文

该系列文章是讲解Python
OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~

同时推荐作者的C++图像系列知识：
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前文参考：
[Python图像处理] 一.图像处理基础知识及OpenCV入门函数
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[Python图像处理] 二.OpenCV+Numpy库读取与修改像素
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<https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/82347501>
[Python图像处理] 六.图像缩放、图像旋转、图像翻转与图像平移
<https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/82454335>
[Python图像处理] 七.图像阈值化处理及算法对比
<https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/83548652>
[Python图像处理] 八.图像腐蚀与图像膨胀
<https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/83581277>
[Python图像处理] 九.形态学之图像开运算、闭运算、梯度运算
<https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/83651172>

数学形态学（Mathematical
morphology）是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科，是数学形态学图像处理的基本理论。其基本的运算包括：腐蚀和膨胀、开运算和闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换等。

本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像形态学转化，包括图像顶帽运算和图像黑帽运算，基础性知识希望对您有所帮助。
1.图像顶帽运算
2.图像黑帽运算

PS：文章参考自己以前系列图像处理文章及OpenCV库函数，同时部分参考网易云lilizong老师的视频，推荐大家去学习。同时，本篇文章涉及到《计算机图形学》基础知识，请大家下来补充。

PSS：2019年1~2月作者参加了CSDN2018年博客评选，希望您能投出宝贵的一票。我是59号，Eastmount，杨秀璋。投票地址：
https://bss.csdn.net/m/topic/blog_star2018/index
<https://bss.csdn.net/m/topic/blog_star2018/index>

五年来写了314篇博客，12个专栏，是真的热爱分享，热爱CSDN这个平台，也想帮助更多的人，专栏包括Python、数据挖掘、网络爬虫、图像处理、C#、Android等。现在也当了两年老师，更是觉得有义务教好每一个学生，让贵州学子好好写点代码，学点技术，"师者，传到授业解惑也"，提前祝大家新年快乐。2019我们携手共进，为爱而生。

<>一. 图像顶帽运算

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(img) = 原始图像(img) - 开运算(img)
2.函数原型
图像开运算主要使用的函数morphologyEx，它是形态学扩展的一组函数，其参数cv2.MORPH_TOPHAT对应开运算。其原型如下：
dst = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)

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。下图表示5*5的卷积核，可以采用函数
np.ones((5,5), np.uint8) 构建。
卷积如下图所示：
3.代码实现
完整代码如下所示：
#encoding:utf-8 import cv2 import numpy as np #读取图片 src = cv2.imread(
'test01.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED) #设置卷积核 kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
#图像顶帽运算 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()
输出结果如下图所示，可以看到外部噪声被提取出来。
如果想获取更多的细节，可以将卷积设置为10*10，如下图所示：
kernel = np.ones((10,10), np.uint8)
result = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)

<>二. 图像黑帽运算

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(img) = 闭运算图像(img) - 原始图像(img)
2.函数原型
图像开运算主要使用的函数morphologyEx，它是形态学扩展的一组函数，其参数cv2.MORPH_BLACKHAT对应开运算。其原型如下：
dst = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)

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。下图表示5*5的卷积核，可以采用函数
np.ones((5,5), np.uint8) 构建。

3.代码实现
完整代码如下所示：
#encoding:utf-8 import cv2 import numpy as np #读取图片 src = cv2.imread(
'test02.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED) #设置卷积核 kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
#图像黑帽运算 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()
输出结果如下图所示，可以看到图像内部黑点被提取出来。

但内部比较大的四个黑点没有被提取，如果想获取更多的细节，可以将卷积设置为10*10，如下图所示：
kernel = np.ones((10,10), np.uint8)
result = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)

希望文章对大家有所帮助，如果有错误或不足之处，还请海涵。最近经历的事情太多，有喜有悲，关闭了朋友圈，希望通过不断学习和写文章来忘记烦劳，将忧郁转换为动力，每周学习都记录下来，加油！！！
（By：Eastmount 2018-11-04 深夜12点 https://blog.csdn.net/Eastmount/）
<https://blog.csdn.net/Eastmount/%EF%BC%89>

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