黑色顶帽         黑色顶帽（Black Top-Hat Transform），又称底帽变换，是一种形态学操作，与白色顶帽变换相对。它主要用于从图像中提取和增强比周围区域更暗的细节。黑色顶帽变换在去除不均匀的背景光照、增强图像中的暗区域、以及在特定应用中提取感兴趣的特征方面非常有效。 基本原理         黑色顶帽变换是通过将图像进行闭运算（Closing Operation）后，

/* by txwtech 开操作- open 先腐蚀后膨胀 可以去掉小的对象，假设对象是前景色，背景是黑色 闭操作- close 先膨胀后腐蚀（bin2） 可以填充小的洞（fill hole），假设对象是前景色，背景是黑色 形态学梯度- Morphological Gradient 膨胀减去腐蚀 又称为基本梯度（其它还包括-内部梯度、方向梯度） 顶帽 – top hat 顶帽 是原图像

1、顶帽运算：去除目标图像外的噪声，原图-开运算； morphologyEx(src,                  op, # 为形态变换的类型 MORPH_TOPHAT：顶帽，又称礼帽                  kernel,                  dst: ,                  anchor,                  iterations,

一、顶帽操作（TOPHAT） 顶帽 = 原图 - 开运算 开运算的效果是去除图像外的噪点，因此原图 - 开运算就得到了去掉的噪点。 通过API --- morphologyEx（img， MORPH_TOPHAT， kernel） 示例代码如下： import cv2import numpy as npcv2.namedWindow("img", cv2.WINDOW_NORMAL)

项目背景 假如我们拍了一张自拍，想为自己的照片添加一个酷炫的火星飞舞的效果，素材库中正好有一张火焰的照片，如果想去除图中的火焰，只保留火星效果，可以使用顶帽子算法 图片中的火星部分正好属于比周围亮一些的斑块，那么在这么一幅具有大幅背景，且微小物品比较有规律的图片中，顶帽运算恰好就可以用来分离出这些比临近点亮一些的斑块   项目代码   项目效果

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顶帽变换和底帽变换 灰度级图像 f 的顶帽变换(top-hat transformation)定义为f减去其开操作： That(f)=f−(f∘b) 类似地，f 的底帽变换(bottom-hat transformation)定义为f的闭操作减去f： Bhat(f)=(f∙b)−f 这两个变换的主要应用之一是，用一个结构元通过开操作或闭操作从一副图像中删除物体，而不是拟合被删除的物体。然后，差操

文章目录 1.了解腐蚀和膨胀2.了解开运算和闭运算3.形态字梯度（1）形态字梯度=原图-腐蚀（2）函数讲解（3）代码实战 4.顶帽（1）顶帽=原图-开运算（2）函数讲解 6.黑帽（1）黑帽=原图-闭运算（2）函数讲解 7.总结 1.了解腐蚀和膨胀 https://mydreamambitious.blog.csdn.net/article/details/125265431