OpenCV4入门教程034：顶帽和黑帽

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顶帽（Top Hat）

顶帽运算（Top Hat）又常常被译为”礼帽“运算。为原图像与上文刚刚介绍的“开运算“的结果图之差，数学表达式如下：

$dst=tophat(src,element)=src-open(src,element)$

因为开运算带来的结果是放大了裂缝或者局部低亮度的区域，因此，从原图中减去开运算后的图，得到的效果图突出了比原图轮廓周围的区域更明亮的区域，且这一操作和选择的核的大小相关。

顶帽运算往往用来分离比邻近点亮一些的斑块。当一幅图像具有大幅的背景的时候，而微小物品比较有规律的情况下，可以使用顶帽运算进行背景提取。

测试代码：

//---------------------------------【头文件、命名空间包含部分】----------------------------
//      描述：包含程序所使用的头文件和命名空间
//------------------------------------------------------------------------------------------------
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace cv;

//-----------------------------------【main( )函数】------------------------------------------
//      描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main( )
{
    //载入原始图   
    Mat image = imread("1.jpg");  //工程目录下应该有一张名为1.jpg的素材图
    //显示原始图  
    imshow("Original", image);  
    //定义核
    Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15));  
    //进行形态学操作
    morphologyEx(image, image, MORPH_TOPHAT, element);
    //显示效果图  
    imshow("Result", image);  

    waitKey(0);  

    return 0;  
}

效果如下：

黑帽（Black Hat）

黑帽（Black Hat）运算为”闭运算“的结果图与原图像之差。数学表达式为：

$dst=blackhat(src,element)=close(src,element)-src$

黑帽运算后的效果图突出了比原图轮廓周围的区域更暗的区域，且这一操作和选择的核的大小相关。

所以，黑帽运算用来分离比邻近点暗一些的斑块。非常完美的轮廓效果图

测试代码：

//---------------------------------【头文件、命名空间包含部分】----------------------------
//      描述：包含程序所使用的头文件和命名空间
//------------------------------------------------------------------------------------------------
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace cv;

//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
//      描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main( )
{
    //载入原始图   
    Mat image = imread("1.jpg");  //工程目录下应该有一张名为1.jpg的素材图
    //显示原始图  
    imshow("Original", image);  
    //定义核
    Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15));  
    //进行形态学操作
    morphologyEx(image, image, MORPH_BLACKHAT, element);
    //显示效果图  
    imshow("Result", image);  

    waitKey(0);  

    return 0;  
}

效果如图：