[youcansの200のOpenCVルーチン]140。照明を修正するためのグレースケールボトムハット変換

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[youcansの200のOpenCVルーチン]140。照明を修正するためのグレースケールボトムハット変換

グレースケール形態は、形態学的操作をバイナリ画像からグレースケール画像に拡張します。灰色の形態処理には、侵食、拡大、開放操作、閉鎖操作、トップハット操作、ローハット操作などの操作もあり、画像の平滑化、画像の強調、画像のセグメンテーション機能を実現できます。

画像のピクセルのグレー値は高さと見なされ、グレーレベルが異なると高さが異なり、画像全体が起伏のある地形図のようになります。明るい領域（大きなグレー値）は山に相当し、暗い領域（小さなグレー値）は深い谷に相当し、エッジ領域、つまり光と闇の接合部は崖に相当します。

5.3グレースケールトップハット変換とグレースケールボトムハット操作

画像の減算を開閉操作と組み合わせて、トップハット変換とボトムハット変換を取得します。

グレースケール画像fのローハット変換は、画像閉鎖操作から元の画像を差し引いた結果として定義されます。

$$B_h（f）=f\bullet b-f=（f\oplus b）\ominus b-f$$

閉じる操作では、明るい背景の下の暗い領域を削除できます。また、ボトムハット変換では元の画像の暗い領域を取得できるため、ブラックボトムハット変換とも呼ばれます。

OpenCVの関数cv.morphologyExは、画像のトップハット操作とボトムハット操作を実現できます。パラメーターopは、それぞれMORPH_TOPHATとMORPH_BLACKHATに設定する必要があります。

ルーチン10.31：グレースケールボトムハットトランスフォーム補正照明

背景からオブジェクトを抽出するには、均一な照明が重要です。同様に、ボトムハット変換の重要な使用法は、不均一な照明の影響を修正することです。これは、明るい背景に対して暗い領域を削除して、元の画像に暗い領域をもたらすために使用できます。

    # 10.31: 灰度底帽变换
    imgGray = cv2.imread("../images/imgHat01.png", flags=0)  # flags=0 灰度图像

    # 直接用 Otsu 最优阈值处理方法进行二值化处理
    ret, imgBin = cv2.threshold(imgGray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)  # 二值化处理，白色背景

    # 底帽变换后再用 Otsu 最优阈值处理方法进行二值化处理
    element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (55, 55))  # 圆形结构元
    imgBhat = cv2.morphologyEx(imgGray, cv2.MORPH_BLACKHAT, element)  # 底帽运算
    ret, imgBhatBin = cv2.threshold(imgBhat, 50, 255, cv2.THRESH_BINARY |cv2.THRESH_OTSU)  # 二值化处理，白色背景
    # 圆环表面有很多黑色噪点，通过闭操作去除
    element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5))  # 圆形结构元
    imgSegment = cv2.morphologyEx(imgBhatBin, cv2.MORPH_CLOSE, element)  # 闭运算

    plt.figure(figsize=(9, 6))
    plt.subplot(221), plt.title("Origin"), plt.axis('off')
    plt.imshow(imgGray, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
    plt.subplot(222), plt.title("Otsu segment"), plt.axis('off')
    plt.imshow(imgBin, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
    plt.subplot(223), plt.title("BlackHat image"), plt.axis('off')
    plt.imshow(imgBhat, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
    plt.subplot(224), plt.title("Tophat segment"), plt.axis('off')
    plt.imshow(imgSegment, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
    plt.tight_layout()
    plt.show()

（このセクションの終わり）

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著作権表示：

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