使用 Python-OpenCV 进行 Top Hat 和 Black Hat 变换

简介

在图像处理中，Top Hat 和 Black Hat 变换是对图像进行形态学操作的两种基本方式。在这种形态学操作中，先用一个structuring element（结构元素，也称为kernel）在图像上做一次 dilate（膨胀）操作，然后再用 erode（腐蚀）操作和原图像相减。在 Top Hat 变换中，这个差异的结果被称为 top hat。而在 Black Hat 变换中，这个差异的结果被称为 black hat。

在本文中，我们将使用 Python-OpenCV 来实现 Top Hat 和 Black Hat 变换。

准备工作

在开始之前，需要确保您已经正确地安装了 Python，OpenCV 和 NumPy。如果您还没有，请先完成这些准备工作。

实现 Top Hat 和 Black Hat 变换

加载图像

首先，我们需要加载一张要进行 Top Hat 和 Black Hat 变换的图像。

import cv2
import numpy as np

# Load the image
img = cv2.imread("input_image.jpg")

定义结构元素

然后，我们需要定义一个结构元素。结构元素的大小和形状取决于您要进行的操作。在这里，我们将定义一个大小为 15x15 的矩形结构元素。

# Define the structural element
kernel = np.ones((15,15),np.uint8)

实现 Top Hat 变换

接下来，我们将用 OpenCV 的 morphologyEx 函数来实现 Top Hat 变换。

# Apply the Top Hat transform
tophat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)

实现 Black Hat 变换

实现 Black Hat 变换与实现 Top Hat 变换非常相似。只需将 MORPH_TOPHAT 替换为 MORPH_BLACKHAT 即可。

# Apply the Black Hat transform
blackhat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)

显示结果

最后，我们可以通过 imshow 函数将原始图像、Top Hat 变换后的图像和 Black Hat 变换后的图像一起显示出来。

# Display the results
cv2.imshow("Original Image", img)
cv2.imshow("Top Hat", tophat)
cv2.imshow("Black Hat", blackhat)

# Wait for a key press and then exit
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

结论

在这篇文章中，我们介绍了 Top Hat 和 Black Hat 变换以及它们在图像处理中的作用。我们还使用 Python-OpenCV 和 NumPy 来实现了这两种变换，并通过 imshow 函数将结果显示出来。希望这篇文章能够帮助您更好地理解 Top Hat 和 Black Hat 变换以及如何在 Python-OpenCV 中使用它们。