该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~

数学形态学（Mathematical morphology）是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科，是数学形态学图像处理的基本理论。其基本的运算包括：腐蚀和膨胀、开运算和闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换等。

本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像形态学转化，包括图像顶帽运算和图像黑帽运算，基础性知识希望对您有所帮助。
1.图像顶帽运算
2.图像黑帽运算

PS：文章参考自己以前系列图像处理文章及OpenCV库函数，同时部分参考网易云lilizong老师的视频，推荐大家去学习。同时，本篇文章涉及到《计算机图形学》基础知识，请大家下来补充。

一. 图像顶帽运算

1.基本原理
图像顶帽（或图像礼帽）运算是原始图像减去图像开运算的结果，得到图像的噪声。如下图所示：

顶帽运算(img) = 原始图像(img) - 开运算(img)

2.函数原型
图像开运算主要使用的函数morphologyEx，它是形态学扩展的一组函数，其参数cv2.MORPH_TOPHAT对应开运算。其原型如下：
dst = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)

参数dst表示处理的结果，src表示原图像，cv2.MORPH_TOPHAT表示顶帽运算，kernel表示卷积核。下图表示5*5的卷积核，可以采用函数 np.ones((5,5), np.uint8) 构建。

卷积如下图所示：

3.代码实现
完整代码如下所示：

#encoding:utf-8
import cv2  
import numpy as np  

#读取图片
src = cv2.imread('test01.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)

#设置卷积核
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)

#图像顶帽运算
result = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)

#显示图像
cv2.imshow("src", src)
cv2.imshow("result", result)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果如下图所示，可以看到外部噪声被提取出来。

如果想获取更多的细节，可以将卷积设置为10*10，如下图所示：

kernel = np.ones((10,10), np.uint8)
result = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)

二. 图像黑帽运算

1.基本原理
图像黑帽运算是图像闭运算操作减去原始图像的结果，得到图像内部的小孔，或者前景色中的小黑点。如下图所示：

黑帽运算(img) = 闭运算图像(img) - 原始图像(img)

2.函数原型
图像开运算主要使用的函数morphologyEx，它是形态学扩展的一组函数，其参数cv2.MORPH_BLACKHAT对应开运算。其原型如下：
dst = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)

参数dst表示处理的结果，src表示原图像，cv2.MORPH_BLACKHAT表示黑帽运算，kernel表示卷积核。下图表示5*5的卷积核，可以采用函数 np.ones((5,5), np.uint8) 构建。

3.代码实现
完整代码如下所示：

#encoding:utf-8
import cv2  
import numpy as np  

#读取图片
src = cv2.imread('test02.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)

#设置卷积核
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)

#图像黑帽运算
result = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)

#显示图像
cv2.imshow("src", src)
cv2.imshow("result", result)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果如下图所示，可以看到图像内部黑点被提取出来。

但内部比较大的四个黑点没有被提取，如果想获取更多的细节，可以将卷积设置为10*10，如下图所示：
kernel = np.ones((10,10), np.uint8)
result = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)

希望文章对大家有所帮助，如果有错误或不足之处，还请海涵。最近经历的事情太多，有喜有悲，关闭了朋友圈，希望通过不断学习和写文章来忘记烦劳，将忧郁转换为动力，每周学习都记录下来，加油！！！
（By：Eastmount 2018-11-04 深夜12点 https://blog.csdn.net/Eastmount/）

[Python图像处理] 十.形态学之图像顶帽运算和黑帽运算

一. 图像顶帽运算

二. 图像黑帽运算

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