opencv基础40-礼帽运算(原始图像减去其开运算)cv2.MORPH_TOPHAT

礼帽运算是用原始图像减去其开运算图像的操作。礼帽运算能够获取图像的噪声信息,或者得到比原始图像的边缘更亮的边缘信息。

例如,图 8-22 是一个礼帽运算示例,其中:

  • 左图是原始图像。
  • 中间的图是开运算图像。
  • 右图是原始图像减开运算图像所得到的礼帽图像。

将函数 cv2.morphologyEx()中操作类型参数 op 设置为"cv2.MORPH_TOPHAT",可以实现礼帽运算。其语法结构如下:

result = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)

代码示例:

复制代码
import cv2
import numpy as np
o1=cv2.imread("tophat.bmp",cv2.IMREAD_UNCHANGED)

k=np.ones((5,5),np.uint8)
r1=cv2.morphologyEx(o1,cv2.MORPH_TOPHAT,k)

cv2.imshow("original1",o1)
cv2.imshow("result1",r1)

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

运行结果:

原图:

相关推荐
方见华Richard7 小时前
AGI安全三大方向机构对比清单(2025-2026)
人工智能·经验分享·交互·原型模式·空间计算
翱翔的苍鹰7 小时前
大语言模型发展历程
人工智能·语言模型·自然语言处理
2501_941329727 小时前
【AI】使用YOLO11-C3k2-LFEM模型实现车窗识别,精准定位车辆玻璃区域,智能驾驶辅助系统必备技术_1
人工智能
蘑菇物联7 小时前
厂区大、公辅车间分散、怎么管?
人工智能·科技
七牛云行业应用7 小时前
3.5s降至0.4s!Claude Code生产级连接优化与Agent实战
运维·人工智能·大模型·aigc·claude
微软技术分享7 小时前
Windows 环境下 llama.cpp 编译 + Qwen 模型本地部署全指南
人工智能
2501_945318497 小时前
CAIE证书是否可查、可验证?
人工智能
weixin_416660077 小时前
技术分析:豆包生成带公式文案导出Word乱码的底层机理
人工智能·word·豆包
爱吃泡芙的小白白7 小时前
深入浅出:卷积神经网络(CNN)池化层全解析——从MaxPool到前沿发展
人工智能·神经网络·cnn·池化层·最大值池化·平均值池化