济南网站建设找凌峰,wordpress修改导航,企业网站模板 免费,平台网站建设预算表顶帽运算是图像形态学处理中的一种操作#xff0c;用于突出图像中的细小亮度变化或者局部亮度的差异。这种操作能够凸显出图像中的细微细节#xff0c;通常在图像增强、特征提取等领域有着广泛的应用。 原理#xff1a; 顶帽运算通过将原始图像与其开运算#xff08;Op… 顶帽运算是图像形态学处理中的一种操作用于突出图像中的细小亮度变化或者局部亮度的差异。这种操作能够凸显出图像中的细微细节通常在图像增强、特征提取等领域有着广泛的应用。 原理 顶帽运算通过将原始图像与其开运算Opening之间的差异来实现。开运算是先对图像进行腐蚀操作再进行膨胀操作这样可以消除图像中的小物体平滑物体的边界并保留大物体的结构特征。顶帽运算则是用原始图像减去开运算后的图像结果是突出了原始图像中的细小特征和细节。 数学公式 顶帽运算的数学表示为 TopHat ( I ) I − Opening ( I ) \text{TopHat}(I) I - \text{Opening}(I) TopHat(I)I−Opening(I) 其中 I I I 表示原始图像 TopHat ( I ) \text{TopHat}(I) TopHat(I) 表示进行顶帽运算后得到的图像。 代码示例使用Python的OpenCV库
import cv2
import numpy as npdef show_images(image):cv2.namedWindow(image,cv2.WINDOW_KEEPRATIO)cv2.imshow(image,image)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()def Top_hat(image):# 定义结构元素这里使用一个 5x5 的正方形结构元素kernel np.ones((5, 5), np.uint8)# 执行开运算opening cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_OPEN, kernel)# 执行顶帽运算tophat cv2.subtract(image, opening)return tophatif __name__ __main__:# 读取图像img cv2.imread(cat-dog.png, flags0)re_imgTop_hat(img)# top_row np.hstack((img, re_img[0]))# bottom_row np.hstack((re_img[1], re_img[2])) #水平# combined_img np.vstack((img, re_img))# 垂直combined_imgnp.hstack((img,re_img))show_images(combined_img)适用场景
图像增强突出图像中的细微细节使得图像更加清晰。特征提取用于检测图像中的微小结构或特征如纹理、边缘等。
