老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于跟我学Python图像处理丨基于灰度三维图像的图像顶帽运算和黑帽运算和的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享跟我学Python图像处理丨基于灰度三维图像的图像顶帽运算和黑帽运算以及的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
一.图像顶帽运算
图像顶帽变换也称为图像顶帽变换。它是原始图像减去图像开运算的结果。常用于解决由于光照不均匀而导致图像分割错误的问题。其公式定义如下：
图像顶帽操作使用结构元素通过开操作从图像中删除对象并纠正光照不均匀的影响。效果如下图所示。
Python中，图像顶帽操作主要通过调用morphologyEx()来实现，其中参数cv2.MORPH_TOPHAT代表顶帽处理。函数原型如下：
dst=cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_TOPHAT, 内核)
src 代表原始图像cv2。MORPH_TOPHAT 代表图像顶帽运算kernel 代表卷积核，可以使用numpy.ones() 函数构造。假设有一张光照不均匀的米粒图像，如图所示，我们需要调用图像顶帽操作来解决光照不均匀的问题。其Python代码如下所示：
二.图像黑帽运算
图像底帽变换（bottom-hat conversion）也称为图像黑帽变换。它是通过图像闭合操作减去原始图像以获得图像内部的小孔或前景色中的黑点的结果。它还常用于解决由于光照不均匀而导致图像分割错误的问题。其公式定义如下：
图像底帽操作使用结构元素通过闭合操作从图像中删除对象。它通常用于纠正不均匀照明的影响。效果图如下所示。
Python中，图像底帽操作主要通过调用morphologyEx()来实现，其中参数cv2.MORPH_BLACKHAT代表底帽或黑帽处理。函数原型如下：
dst=cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_BLACKHAT, 内核)
src 表示原始图像cv2.MORPH_BLACKHAT 表示图像底帽或黑帽运算kernel 表示卷积核，可以用numpy.ones() 函数构造
三.基于灰度三维图的顶帽黑帽运算
原创文章，作者：小su，如若转载，请注明出处：https://www.sudun.com/ask/107940.html
用户评论
莫飞霜
图像处理确实很厉害啊，学习一下这个Python代码可以让我在后期制作一些效果视频时候更方便！
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繁华若梦
我有点搞不懂“灰度三维图”是什么概念的，感觉这篇文章应该解释得更清楚一点，不然新手看完全没懂啊。
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君临臣
顶帽和黑帽运算很有意思，以前都不知道这个操作！ 文章简单易懂，终于学会了 Python 的图像处理啦！ 哈哈
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情深至命
博主这次讲的图像处理方法确实不错，感觉应用场景很广泛，不仅可以用于提取图像边缘信息，还可以用于一些细节增强效果！
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苍白的笑〃
图像顶帽运算和黑帽运算感觉都是用来寻找某些特定特征的，比如轮廓或纹理？ 这方面博主讲解得应该更加深入一点。
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莫阑珊
这篇文章挺好的，代码结构也比较容易理解，只是觉得练习项目少了一些，希望能有更多案例跟着学习！
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歇火
对Python不太了解，想看一篇简单的介绍灰度三维图的文章，方便我更好地理解博主的讲解。
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焚心劫
顶帽和黑帽运算在实际应用中效果怎么样呢？ 感觉文章只讲了原理，没有实际操作的展示！
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毒舌妖后
图像处理这个方向越来越吸引我学习了，这篇文章让我看到了很多可能性，以后有机会可以尝试一下！
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咆哮
我觉得文章写得还可以，只是标题有点长，能不能简明扼要一点？
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执拗旧人
黑帽运算用处不大啊，顶帽运算用的比较多吧！ 文章可以再多介绍一些实际应用场景，更能让人理解。
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闲肆
这篇文章让我明白了图像顶帽和黑帽运算法的原理，学习了Python代码实现，感觉还是挺有研究价值的！
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麝香味
文章写的太详细了，我只需要知道python代码怎么用就行，可以简化一下内容吗？
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惦着脚尖摘太阳
灰度三维图这个概念很难理解，感觉博主需要结合一些图示来解释!
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孤岛晴空
这篇文章讲得真好！ 我之前看过其他博主的图像处理教程，感觉这篇写的更清晰、更易懂。学习效率高太多！
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你很爱吃凉皮
文章虽然讲到了Python 的代码实现，但是缺少具体的应用场景示例，对于初学者来说可能比较难理解。
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