/*一、形态学梯度   （1）含义：是膨胀图和腐蚀图之差   （2）数学表达式：dst=morph-grad(src,element)                            =dilate(src,element) - erode(src,element)    (3)AP接口函数morphologyEx（），表示符为MORPH_GRADIENT    (4)作用：保留物体的边缘轮廓*//*******相关程序*******/#include 
     
      #include 
      
       #include 
       
        #include 
        
         #include 
         
          using namespace std;using namespace cv;int main(){    Mat srcImage = imread("/home/ttwang/12.tif");//读入原图    namedWindow("形态学梯度操作[原图]");    imshow("形态学梯度操作[原图]",srcImage);    //获取自定义核    Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(3,3));    Mat dstImage;    //进行形态学梯度操作    morphologyEx(srcImage,dstImage,MORPH_GRADIENT,element);    namedWindow("形态学梯度操作[效果图]");    imshow("形态学梯度操作[效果图]",dstImage);    waitKey(0);    return 0;}                         形态学梯度操作[原图]                                形态学梯度操作[效果图]
         
        
       
      
     

 

/*二、顶帽    含义：顶帽运算（Top Hat），是原图像与“开运算”的结果图之差   数学表达式：dst = tophat(src,element)=src-open(src,element)   作用：顶帽运算往往用来分离比邻近点亮一些的斑块，在一幅图像具有大幅背景，而微小物品          比较有规律的情况下，可以使用顶帽运算进行背景提取。   核心API函数：morphologyEx();   (其中标识符为MORPH_TORHAT)   [相关例程以后，用到再学习]*//*三、黑帽   含义：黑帽运算是闭运算的结果图与原图之差   数学表达式：dst=blackhat(src,element)=close(src,elemet)-src   作用：黑帽运算用来分离比近邻点暗一些的斑块，效果图有着完美的轮廓。   核心API函数：morphologyEx();   (其中标识符为MORPH_BLACKHAT)   [相关例程以后，用到再学习]