前言
在上一篇文章中，我们了解了开运算与闭运算，今天我们继续学习形态学技术操作里面的顶帽操作与黑帽操作。
顶帽操作
Q：什么是顶帽操作？
A： 我们将计算原图像与开运算结果图之差的操作称为顶帽操作。形态学顶帽变换是常用的一种形态学滤波器，具有高通滤波器的某部分特性，可实现在图像中检测出周围亮结构。顶帽操作常用于检测图像中的峰结构。
参考代码
void morphologyEx( InputArray src, OutputArray dst, int op, InputArray kernel, Point anchor = Point(-1, -1), int iterations = 1, int borderType = BORDER_CONSTANT, const Scalar&borderValue = morph - ologyDefaultBorderValue() )
其中，src代表输入图像（二值图像或灰度图像），dst表示输出图像，op表示形态学操作算子类型，可以设置为MORPH_OPEN开操作，MORPH_CLOSE闭操作，MORPH_GRADIENT形态学梯度操作，MORPH_TOPHAT顶帽操作，MORPH_BLACKHAT黑帽操作，iterations可以选择对图像进行多次形态学运算，borderValue 和borderType 为可选参数设置，针对边界处理。
#include<opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/types_c.h> #include<opencv2/imgproc.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; int main() { cv::Mat srcImage = cv::imread("...c.jpg"); if (!srcImage.data) return 1; cv::Mat srcGray; cvtColor(srcImage, srcGray, CV_RGB2GRAY); // 定义结构元素 cv::Mat element = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(15, 15)); cv::Mat topHatMat, blackHatMat; // 形态学Top-Hat 顶帽 cv::morphologyEx(srcGray, topHatMat, cv::MORPH_TOPHAT, element); cv::imshow("srcImage", srcImage); cv::imshow("topHatMat", topHatMat); cv::waitKey(0); return 0; }
开运算可以消除暗背景下的较亮区域，如果用原图减去开运算结果就可以得到原图中灰度较亮的区域，顶帽操作因此也称为白顶帽变换。它还有一个很重要的作用，就是校正不均匀光照。
黑帽操作
Q：什么是黑帽操作？
A： 我们将计算原图像与闭运算结果图之差的操作称为黑帽操作。形态学黑帽变换是常用的一种形态学滤波器，具有高通滤波器的某部分特性，可实现在图像中检测出周围背景暗结构。黑帽操作常用于检测图像中的波谷结构。
参考代码
void morphologyEx( InputArray src, OutputArray dst, int op, InputArray kernel, Point anchor = Point(-1, -1), int iterations = 1, int borderType = BORDER_CONSTANT, const Scalar&borderValue = morph - ologyDefaultBorderValue() )
其中，src代表输入图像（二值图像或灰度图像），dst表示输出图像，op表示形态学操作算子类型，可以设置为MORPH_OPEN开操作，MORPH_CLOSE闭操作，MORPH_GRADIENT形态学梯度操作，MORPH_TOPHAT顶帽操作，MORPH_BLACKHAT黑帽操作，iterations可以选择对图像进行多次形态学运算，borderValue 和borderType 为可选参数设置，针对边界处理。
#include<opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/types_c.h> #include<opencv2/imgproc.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; int main() { cv::Mat srcImage = cv::imread("...c.jpg"); if (!srcImage.data) return 1; cv::Mat srcGray; cvtColor(srcImage, srcGray, CV_RGB2GRAY); // 定义结构元素 cv::Mat element = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(15, 15)); cv::Mat topHatMat, blackHatMat; // 形态学Top-Hat 黑帽 cv::morphologyEx(srcGray, blackHatMat, cv::MORPH_BLACKHAT, element); cv::imshow("srcImage", srcImage); cv::imshow("blackHatMat", blackHatMat); cv::waitKey(0); return 0; }
闭运算可以删除亮度较高背景下的较暗区域，如果用原图减去闭运算结果就可以得到原图中灰度较暗的区域，黑帽操作因此也称为黑底帽变换。
