Python图像处理白帽和黑帽怎么实现？Python如何实现图像处理白帽滤波

python图像处理之中的滤波指的就是，将图像上指定像素区域中的值进行修改来达到图像样式更改的效果，而本文介绍的白帽和黑猫都属于形态变化滤波。下面会来详细介绍python该怎么实现图像处理上的白帽和黑帽滤波，感兴趣的话就一起往下看看吧。

一、白帽概念

白帽滤波的效果看起来非常像将白色区域色块转为黑色，黑色区域转为白色。但是实际上的效果还是有一些差异的，它是通过设定区域大小以及形状，通过开运算值加减来返回白色区域的位置。

二、代码实现

1.那么这种滤波可以通过skimage这个第三方库来单独实现，不过还需要使用到pyplot将图像显示出来即可。因为形态学滤波都是对二值图或者灰度图进行操作的，所以导入模块之后需要先将图像转为灰度图，代码如下：

from skimage import io,color
import skimage.morphology as sm
import matplotlib.pyplot as plt
img=color.rgb2gray(io.imread('d:mor.png'))

2.转为灰度图之后，这个图像上就只会有黑色以及白色两种颜色了，只不过是在浓淡明暗上会有一些区别。只要调用white_tophat()方法即可实现白帽滤波，它传入的参数就是图像对象以及进行滤波的形状和大小。滤波算法处理完成之后，调用figure()方法创建窗口显示图，代码如下：

dst=sm.white_tophat(img,sm.square(21))  
plt.figure('morphology',figsize=(8,8))

3.最后就是去创建两个子图来分别显示原图，而黑帽滤波只需要将方法名称前一个单词改成black即可，详细代码如下所示：

plt.subplot(121)
plt.imshow(img,plt.cm.gray)
plt.subplot(122)
plt.imshow(dst,plt.cm.gray)
plt.axis('off')
plt.show()

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