opencv-067-图像形态学(顶帽操作)

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形态学的顶帽操作是图像输入与开操作之间的差异，顶帽操作有时候对于我们提取图像中微小部分特别有用。

顶帽操作：
顶帽 = 原图 – 开操作

API

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void cv::morphologyEx(
	InputArray src,
	OutputArray dst,
	int op,
	InputArray kernel,
	Point anchor = Point(-1,-1),
	int iterations = 1,
	int borderType = BORDER_CONSTANT,
)
src 输入图像
dst 输出图像
op 形态学操作
kernel 结构元素
anchor 中心位置锚定
iterations 循环次数
borderType 边缘填充类型
其中op指定为MORPH_TOPHAT 即表示使用顶帽操作

代码（c++,python）

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#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

/*
 * 图像形态学(顶帽操作)
 */
int main() {
    Mat src = imread("../images/cells.png");
    if (src.empty()) {
        cout << "could not load image.." << endl;
    }
    imshow("input", src);

    // 二值化
    Mat gray, binary, result;
    cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
    threshold(gray, binary, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU);

    // 开操作
    Mat se = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
    morphologyEx(binary, result, MORPH_OPEN, se);
    imshow("open_demo", result);

    // 顶帽操作
    morphologyEx(binary, result, MORPH_TOPHAT, se);
    imshow("tophat_demo", result);

    waitKey(0);
    return 0;
}
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import cv2 as cv
import numpy as np

src = cv.imread("D:/images/cells.png")
cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input", src)

# 二值化
gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)

# 顶帽操作
se = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (3, 3), (-1, -1))
binary = cv.morphologyEx(binary, cv.MORPH_TOPHAT, se)


cv.imshow("binary", binary)
cv.imwrite("D:/binary2.png", binary)

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

结果

代码地址

github