- 礼帽运算
原图像与“开运算”的结果图之差，如下式计算：
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。
礼帽运算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小，可以使用礼帽运算进行背景提取。
2.黑帽运算
原图像与“开运算”的结果图之差，如下式计算：
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。
黑帽运算用来分离比邻近点暗一些的斑块。
3.API：
Cv.morphologyEx(img,op,kernel)
参数：
Img：要处理的图像
Op：处理方式
Kernel：核结构
示例：
