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礼帽运算是用原始图像减去其开运算图像的操作。礼帽运算能够获取图像的噪声信息，或者得到比原始图像的边缘更亮的边缘信息。

例如，图 8-22 是一个礼帽运算示例，其中：

• 左图是原始图像。
• 中间的图是开运算图像。
• 右图是原始图像减开运算图像所得到的礼帽图像。

将函数 cv2.morphologyEx()中操作类型参数 op 设置为“cv2.MORPH_TOPHAT”，可以实现礼帽运算。其语法结构如下：

result = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)

代码示例：

import cv2
import numpy as np
o1=cv2.imread("tophat.bmp",cv2.IMREAD_UNCHANGED)k=np.ones((5,5),np.uint8)
r1=cv2.morphologyEx(o1,cv2.MORPH_TOPHAT,k)cv2.imshow("original1",o1)
cv2.imshow("result1",r1)cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

运行结果：

原图：