图像处理的顶帽运算和黑帽运算解析

导语
在图像处理形态学的系列文章中，顶帽运算和黑帽运算是本文要介绍的最后一组内容。图像是计算机技术与信息处理、应用领域的标准操作，我们今天要讲解的是用于图像处理的顶帽运算和黑帽运算。顶帽运算能获取图像内部的小孔，或前景色中的小黑点，而黑帽运算与之相反，能获取图像中前景的孔洞，或前景色中的亮斑。通过这两种操作可以进一步扩展形态学基础运算的应用场景。

顶帽运算与黑帽运算

顶帽运算和黑帽运算类似于开运算和闭运算，它们都是两个基本形态学操作的组合。不同之处在于，顶帽运算使用了一个明亮的内核，而黑帽运算使用了一个黑暗的内核。

1. 顶帽运算
顶帽运算可以通过先膨胀图像，然后腐蚀图像来实现。膨胀操作会扩大图像中的亮区域，而腐蚀操作会缩小图像中的亮区域。将膨胀后的图像与腐蚀后的图像相减，就会得到顶帽图像。

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 膨胀图像
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
dilated_image = cv2.dilate(image, kernel)

# 腐蚀图像
eroded_image = cv2.erode(dilated_image, kernel)

# 计算顶帽图像
tophat_image = dilated_image - eroded_image

# 显示图像
cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("Tophat Image", tophat_image)
cv2.waitKey(0)

2. 黑帽运算
黑帽运算可以通过先腐蚀图像，然后膨胀图像来实现。腐蚀操作会缩小图像中的亮区域，而膨胀操作会扩大图像中的亮区域。将腐蚀后的图像与膨胀后的图像相减，就会得到黑帽图像。

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 腐蚀图像
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
eroded_image = cv2.erode(image, kernel)

# 膨胀图像
dilated_image = cv2.dilate(eroded_image, kernel)

# 计算黑帽图像
blackhat_image = eroded_image - dilated_image

# 显示图像
cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("Blackhat Image", blackhat_image)
cv2.waitKey(0)

结语

顶帽运算和黑帽运算都是图像处理中的基本操作，它们可以用来检测图像中的缺陷、提取图像中的感兴趣区域等。