【four 打卡】python开运算、闭运算、梯度运算、顶帽运算、黑帽运算

一、开运算

图像开运算是图像依次经过腐蚀、膨胀处理后的过程。
图像开运算主要使用的函数morphologyEx，它是形态学扩展的一组函数，其参数cv2.MORPH_OPEN对应开运算。其原型如下：
dst = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

参数dst表示处理的结果，src表示原图像，cv2.MORPH_OPEN表示开运算，kernel表示卷积核。下图表示5*5的卷积核，可以采用函数 np.ones((5,5), np.uint8) 构建。

result=cv2.morphologyEx(src,cv2.MORPH_OPEN,kernel)

二、闭运算

图像闭运算是图像依次经过膨胀、腐蚀处理后的过程。
图像闭运算主要使用的函数morphologyEx，其原型如下：
dst = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

参数dst表示处理的结果，src表示原图像， cv2.MORPH_CLOSE表示闭运算，kernel表示卷积核。下图表示5*5的卷积核，可以采用函数 np.ones((5,5), np.uint8) 构建。

result=cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

核为10的时候

三、梯度运算

图像梯度运算是膨胀图像减去腐蚀图像的结果，得到图像的轮廓，其中二值图像1表示白色点，0表示黑色点。
图像梯度运算主要使用的函数morphologyEx，参数为cv2.MORPH_GRADIENT。其原型如下：
dst = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel)

参数dst表示处理的结果，src表示原图像， cv2.MORPH_GRADIENT表示梯度运算，kernel表示卷积核。5*5的卷积核可以采用函数 np.ones((5,5), np.uint8) 构建。

result=cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel)

四、顶帽运算

图像顶帽（或图像礼帽）运算是原始图像减去图像开运算的结果，得到图像的噪声。
图像开运算主要使用的函数morphologyEx，它是形态学扩展的一组函数，其参数cv2.MORPH_TOPHAT对应开运算。其原型如下：
dst = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)

参数dst表示处理的结果，src表示原图像，cv2.MORPH_TOPHAT表示顶帽运算，kernel表示卷积核。下图表示5*5的卷积核，可以采用函数 np.ones((5,5), np.uint8) 构建。

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

核为10的时候

五、黑帽运算

图像黑帽运算是图像闭运算操作减去原始图像的结果，得到图像内部的小孔，或者前景色中的小黑点。
图像开运算主要使用的函数morphologyEx，它是形态学扩展的一组函数，其参数cv2.MORPH_BLACKHAT对应开运算。其原型如下：
dst = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)

参数dst表示处理的结果，src表示原图像，cv2.MORPH_BLACKHAT表示黑帽运算，kernel表示卷积核。下图表示5*5的卷积核，可以采用函数 np.ones((5,5), np.uint8) 构建。

result=cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)

核为10的时候

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the end

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