本文继续深入讲解基于灰度三维图像的图像顶帽运算和图像黑猫运算，都是通过调用Python中的OpenCV函数实现的。
一.图像顶帽运算
图像顶帽变换也称为图像顶帽变换。它是原始图像减去图像开运算的结果。常用于解决由于光照不均匀而导致图像分割错误的问题。其公式定义如下：
图像顶帽操作使用结构元素通过开操作从图像中删除对象并纠正光照不均匀的影响。效果如下图所示。
Python中，图像顶帽操作主要通过调用morphologyEx()来实现，其中参数cv2.MORPH_TOPHAT代表顶帽处理。函数原型如下：
dst=cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_TOPHAT, 内核)
src 代表原始图像cv2。MORPH_TOPHAT 代表图像顶帽运算kernel 代表卷积核，可以使用numpy.ones() 函数构造。假设有一张光照不均匀的米粒图像，如图所示，我们需要调用图像顶帽操作来解决光照不均匀的问题。其Python代码如下所示：
二.图像黑帽运算
图像底帽变换（bottom-hat conversion）也称为图像黑帽变换。它是通过图像闭合操作减去原始图像以获得图像内部的小孔或前景色中的黑点的结果。它还常用于解决由于光照不均匀而导致图像分割错误的问题。其公式定义如下：
图像底帽操作使用结构元素通过闭合操作从图像中删除对象。它通常用于纠正不均匀照明的影响。效果图如下所示。
Python中，图像底帽操作主要通过调用morphologyEx()来实现，其中参数cv2.MORPH_BLACKHAT代表底帽或黑帽处理。函数原型如下：
dst=cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_BLACKHAT, 内核)
src 表示原始图像cv2.MORPH_BLACKHAT 表示图像底帽或黑帽运算kernel 表示卷积核，可以用numpy.ones() 函数构造
三.基于灰度三维图的顶帽黑帽运算
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用户评论
太棒了！终于有人讲灰度三维图像的顶帽和黑帽运算，之前一直找不到相关资料，感谢博主！
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三维图像的顶帽和黑帽运算，概念有点抽象，期待博主讲解得更通透！
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终于找到一篇靠谱的Python图像处理教程了，感觉要好好学习一下，提升一下自己的图像处理能力。
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用Python做图像处理，感觉很强大，学习起来也不难，推荐给大家!
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顶帽运算和黑帽运算，感觉有点像魔法，能把图像变得更清晰，更有趣！
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Python图像处理，可以用来做哪些应用呢？
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灰度三维图像，感觉有点复杂，不过学完应该能做很多有意思的事！
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感觉Python图像处理很有潜力，未来可以尝试用它做一些更复杂的事情！
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感谢博主分享！学到了很多新的知识，感觉对图像处理的理解更深了一步！
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看了博主的内容，对灰度三维图像的顶帽和黑帽运算有了更清晰的认识，期待看到更多类似的教程！
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Python图像处理，真是个宝藏！
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灰度三维图像的顶帽和黑帽运算，学起来很有成就感！
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博主讲得很好，思路清晰，通俗易懂！
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Python图像处理，真是个强大的工具，可以用来做很多事情！
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顶帽运算和黑帽运算，感觉很神奇，可以用来做很多有趣的事情！
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期待博主更新更多关于Python图像处理的内容！
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博主的内容真是干货满满！
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灰度三维图像，感觉有点难，不过博主讲得很清楚，值得学习！
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感觉学完这个教程，我的图像处理水平可以提升一个档次！
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Python图像处理，真是个充满乐趣的领域，值得探索！
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