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OpenCVを使用して画像に対して白いBlackHat操作を実行する

このプログラムでは、OpenCVを使用して画像に対してブラックハット操作を実行します。 BlackHat変換は、明るい背景で関心のある暗いオブジェクトを強調するために使用されます。形態Ex（画像、cv2.MORPH_BLACKHAT、カーネル）関数を使用します。

元の画像

OpenCVを使用して画像に対して白いBlackHat操作を実行する

アルゴリズム

Step 1: Import cv2.
Step 2: Read the image.
Step 3: Define the kernel size.
Step 4: Pass the image and kernel to the cv2.morphologyex() function.
Step 5: Display the output.

サンプルコード

import cv2

image = cv2.imread('image_test.jpg')
filter_size = (5,5)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, filter_size)
image = cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)

cv2.imshow('BlackHat', image)

出力

OpenCVを使用して画像に対して白いBlackHat操作を実行する


  1. PythonでOpenCvを使用した画像の追加とブレンド

    画像関連の問題を解決するときは、行列を作成する必要があることを私たちは知っています。マトリックスの内容は、画像の種類によって異なります。バイナリ画像（0、1）、グレースケール画像（0-255）、RGB画像（255255255）のいずれかになります。したがって、2つの画像を追加する場合、それは非常に単純であることを意味し、それぞれ2つの行列を追加する必要があります。 OpenCVライブラリには、画像を追加するための関数cv2.add（）があります。ただし、画像を追加する場合は、2つの画像のサイズを同じにする必要があります。 2つの画像の追加 import cv2 # Readingour I

  2. PythonOpenCvモジュールを使用したヒストグラムの等化

    これは、画像のヒストグラムを使用してコントラスト調整を行う画像処理の方法です。 実際、この方法は通常、多くの画像のグローバルコントラストを増加させます。特に、画像の使用可能なデータが近いコントラスト値で表される場合、この調整により、強度をヒストグラム上でより適切に分散でき、ローカルコントラストの低い領域が可能になります。より高いコントラストを得る。 OpenCVにはこれを行う関数cv2.equalizeHist（）があり、その入力は単なるグレースケール画像であり、出力はヒストグラム均等化された画像です。 この手法は、画像のヒストグラムが特定の領域に限定されている場合に適しています。強度の