本文主要是介绍礼帽和黑帽及opencv实现，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
目录
- 1 原理
- 1.1 礼帽运算
- 1.2 黑帽运算
- 2 opencv 实现
- 2.1 礼帽运算
- 2.2 黑帽运算
1 原理
1.1 礼帽运算
原图像与“开运算”的结果图之差。
开运算会将图像的裂缝放大，因此，从原图中减去开运算后的图，得到的效果图突出了比原图轮廓周围的区域更明亮的区域。
当一幅图像具有大幅的背景，且微小物体比较有规律的情况下，可以使用礼帽运算进行背景提取。
1.2 黑帽运算
“闭运算”的结果图与原图像之差。
黑帽运算用于分离比邻近点暗一些的斑块。
2 opencv 实现
2.1 礼帽运算
top = cv.morphologyEx(open,cv.MORPH_TOPHAT,kernel)
2.2 黑帽运算
black = cv.morphologyEx(close,cv.MORPH_BLACKHAT,kernel)
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