一.圖像頂帽運(yùn)算

圖像頂帽運(yùn)算（top-hat transformation）又稱為圖像禮帽運(yùn)算，它是用原始圖像減去圖像開運(yùn)算后的結(jié)果，常用于解決由于光照不均勻圖像分割出錯的問題。其公式定義如下：

圖像頂帽運(yùn)算是用一個結(jié)構(gòu)元通過開運(yùn)算從一幅圖像中刪除物體，頂帽運(yùn)算用于暗背景上的亮物體，它的一個重要用途是校正不均勻光照的影響。其效果圖如圖1所示。

在Python中，圖像頂帽運(yùn)算主要調(diào)用morphologyEx()實現(xiàn)，其中參數(shù)cv2.MORPH_TOPHAT表示頂帽處理，函數(shù)原型如下：

dst = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)

• src表示原始圖像
• cv2.MORPH_TOPHAT表示圖像頂帽運(yùn)算
• kernel表示卷積核，可以用numpy.ones()函數(shù)構(gòu)建

假設(shè)存在一張光照不均勻的米粒圖像，如圖2所示，我們需要調(diào)用圖像頂帽運(yùn)算解決光照不均勻的問題。

圖像頂帽運(yùn)算的Python代碼如下所示：

# -*- coding: utf-8 -*-
# By：Eastmount
import cv2  
import numpy as np  

#讀取圖片
src = cv2.imread('test01.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)

#設(shè)置卷積核
kernel = np.ones((10,10), np.uint8)

#圖像頂帽運(yùn)算
result = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)

#顯示圖像
cv2.imshow("src", src)
cv2.imshow("result", result)

#等待顯示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其運(yùn)行結(jié)果如圖3所示。

下圖展示了“米粒”頂帽運(yùn)算的效果圖，可以看到頂帽運(yùn)算后的圖像刪除了大部分非均勻背景，并將米粒與背景分離開來。

為什么圖像頂帽運(yùn)算會消除光照不均勻的效果呢？

通?？梢岳没叶热S圖來進(jìn)行解釋該算法?；叶热S圖主要調(diào)用Axes3D包實現(xiàn)，對原圖繪制灰度三維圖的代碼如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
# By：Eastmount
import numpy as np
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm
from matplotlib.ticker import LinearLocator, FormatStrFormatter

#讀取圖像
img = cv.imread("test02.png")
img = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
imgd = np.array(img)      #image類轉(zhuǎn)numpy

#準(zhǔn)備數(shù)據(jù)
sp = img.shape
h = int(sp[0])        #圖像高度(rows)
w = int(sp[1])        #圖像寬度(colums) of image

#繪圖初始處理
fig = plt.figure(figsize=(16,12))
ax = fig.gca(projection="3d")

x = np.arange(0, w, 1)
y = np.arange(0, h, 1)
x, y = np.meshgrid(x,y)
z = imgd
surf = ax.plot_surface(x, y, z, cmap=cm.coolwarm)  

#自定義z軸
ax.set_zlim(-10, 255)
ax.zaxis.set_major_locator(LinearLocator(10))   #設(shè)置z軸網(wǎng)格線的疏密

#將z的value字符串轉(zhuǎn)為float并保留2位小數(shù)
ax.zaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.02f')) 

# 設(shè)置坐標(biāo)軸的label和標(biāo)題
ax.set_xlabel('x', size=15)
ax.set_ylabel('y', size=15)
ax.set_zlabel('z', size=15)
ax.set_title("surface plot", weight='bold', size=20)

#添加右側(cè)的色卡條
fig.colorbar(surf, shrink=0.6, aspect=8)  
plt.show()

運(yùn)行結(jié)果如圖5所示，其中x表示原圖像中的寬度坐標(biāo)，y表示原圖像中的高度坐標(biāo)，z表示像素點(diǎn)(x, y)的灰度值。

從圖像中的像素走勢顯示了該圖受各部分光照不均勻的影響，從而造成背景灰度不均現(xiàn)象，其中凹陷對應(yīng)圖像中灰度值比較小的區(qū)域。

通過圖像白帽運(yùn)算后的圖像灰度三維圖如圖6所示，對應(yīng)的灰度更集中于10至100區(qū)間，由此證明了不均勻的背景被大致消除了，有利于后續(xù)的閾值分割或圖像分割。

繪制三維圖增加的頂帽運(yùn)算核心代碼如下：

二.圖像底帽運(yùn)算

圖像底帽運(yùn)算（bottom-hat transformation）又稱為圖像黑帽運(yùn)算，它是用圖像閉運(yùn)算操作減去原始圖像后的結(jié)果，從而獲取圖像內(nèi)部的小孔或前景色中黑點(diǎn)，也常用于解決由于光照不均勻圖像分割出錯的問題。其公式定義如下：

圖像底帽運(yùn)算是用一個結(jié)構(gòu)元通過閉運(yùn)算從一幅圖像中刪除物體，常用于校正不均勻光照的影響。其效果圖如圖8所示。

在Python中，圖像底帽運(yùn)算主要調(diào)用morphologyEx()實現(xiàn)，其中參數(shù)cv2.MORPH_BLACKHAT表示底帽或黑帽處理，函數(shù)原型如下：

dst = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)

• src表示原始圖像
• cv2.MORPH_BLACKHAT表示圖像底帽或黑帽運(yùn)算
• kernel表示卷積核，可以用numpy.ones()函數(shù)構(gòu)建

Python實現(xiàn)圖像底帽運(yùn)算的代碼如下所示：

# -*- coding: utf-8 -*-
# By：Eastmount
import cv2  
import numpy as np  

#讀取圖片
src = cv2.imread('test02.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)

#設(shè)置卷積核
kernel = np.ones((10, 10), np.uint8)

#圖像黑帽運(yùn)算
result = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)

#顯示圖像
cv2.imshow("src", src)
cv2.imshow("result", result)

#等待顯示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其運(yùn)行結(jié)果如圖9所示：

三.總結(jié)

該系列主要講解了圖像數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)知識，結(jié)合原理和代碼詳細(xì)介紹了圖像腐蝕、圖像膨脹、圖像開運(yùn)算和閉運(yùn)算、圖像頂帽運(yùn)算和圖像底帽運(yùn)算等操作。這篇文章詳細(xì)介紹了頂帽運(yùn)算和底帽運(yùn)算，它們將為后續(xù)的圖像分割和圖像識別提供有效支撐。

到此這篇關(guān)于Python圖像運(yùn)算之頂帽運(yùn)算和底帽運(yùn)算詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python 頂帽運(yùn)算 底帽運(yùn)算內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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