python + OpenCV

图像礼帽

图像礼帽 也叫图像顶帽
礼帽图像=原始图像-开运算图像
得到噪声图像
开运算:先腐蚀再膨胀

使用对象:二值图像

opencv 图像礼帽和图像黑帽的实现

使用方法:morphologyEx
cv2.MORPH_TOPHAT
结果=cv2.morphologyEx(原始图像,cv2.MORPH_TOPHAT,卷积核)
卷积核示例:k=np.ones((10,10),np.uint8)

import cv2
import numpy as np
o=cv2.imread("tophat.bmp",cv2.IMREAD_UNCHANGED)
k=np.ones((5,5),np.uint8)
r=cv2.morphologyEx(o,cv2.MORPH_TOPHAT,k)
cv2.imshow("original",o)
cv2.imshow("result",r)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

opencv 图像礼帽和图像黑帽的实现

图像黑帽

黑帽图像=闭运算图像-原始图像
得到图像内部的小孔,或前景色的小黑点
闭运算:对图像进行先膨胀,再腐蚀。有助于关闭前景物体上的小孔,或者小黑点。
使用对象:二值图像

opencv 图像礼帽和图像黑帽的实现

使用方法:morphologyEx
cv2.MORPH_BLACKHAT
结果=cv2.morphologyEx(原始图像,cv2.MORPH_BLACKHAT,卷积核)
卷积核示例:k=np.ones((10,10),np.uint8)

import cv2
import numpy as np
o=cv2.imread("blackhat.bmp",cv2.IMREAD_UNCHANGED)
k=np.ones((5,5),np.uint8)
r=cv2.morphologyEx(o,cv2.MORPH_BLACKHAT,k)
cv2.imshow("original",o)
cv2.imshow("result",r)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

opencv 图像礼帽和图像黑帽的实现

标签:
opencv,图像礼帽,opencv,图像黑帽

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。