opencv-068-图像形态学(黑帽操作)

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形态学的黑帽操作是闭操作与输入图像之间的差异，黑帽操作可以表示如下：
黑帽操作 = 闭操作 – 输入图像

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_BLACKHAT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(黑帽操作)
 */
int main() {
    Mat src = imread("../images/morph.png");
    if (src.empty()) {
        cout << "could not load image.." << endl;
    }
    imshow("input", src);

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

    // 黑帽操作
    Mat se = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15), Point(-1, -1));
    morphologyEx(binary, result, MORPH_CLOSE, se);
    imshow("close_op", result);
    morphologyEx(binary, result, MORPH_BLACKHAT, se);
    imshow("blackhat_op", result);

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

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

# 图像二值化
gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)

# 黑帽操作
se = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (9, 9), (-1, -1))
binary = cv.morphologyEx(binary, cv.MORPH_BLACKHAT, se)


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

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

结果

代码地址

github