《OpenCV轻松入门：面向Python》读书笔记
作者：李立宗
出版社：电子工业出版社
出版时间：2019-05

第8章 形态学操作

8.8 黑帽运算

8.8.1 定义

  黑帽运算是用闭运算图像减去原始图像的操作。黑帽运算能够获取图像内部的小孔，或前景色中的小黑点，或者得到比原始图像的边缘更暗的边缘部分。
  例如，图8-25所示是一个黑帽运算，其中：

图8-25 黑帽运算示意图

  从图8-25可以看到，黑帽运算使用闭运算图像减原始图像得到黑帽图像，黑帽图像是原始图像中的小孔（噪声）。
  例如，在图8-26中，左图是原始图像，中间的图是闭运算图像，右图是闭运算图像减原始图像得到的黑帽图像，黑帽图像显示的是比原始图像边缘更暗的边缘部分。

图8-26 黑帽运算实例示意图

8.8.2 函数

  通过将函数cv2.morphologyEx()中操作类型参数op设置为“cv2.MORPH_BLACKHAT”，可以实现黑帽运算。其语法结构如下：

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

8.8.3 程序示例

【例8.11】使用函数cv2.morphologyEx()实现黑帽运算。

import cv2
import numpy as np
o1=cv2.imread("blackhat.bmp",cv2.IMREAD_UNCHANGED)
o2=cv2.imread("lena.bmp",cv2.IMREAD_UNCHANGED)
k=np.ones((5,5),np.uint8)
r1=cv2.morphologyEx(o1,cv2.MORPH_BLACKHAT,k)
r2=cv2.morphologyEx(o2,cv2.MORPH_BLACKHAT,k)
cv2.imshow("original1",o1)
cv2.imshow("original2",o2)
cv2.imshow("result1",r1)
cv2.imshow("result2",r2)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

8.8.4 结果

图8-27 【例8.11】程序的运行结果