cv_blackhat — 2D `morphology` op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "cv_blackhat", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

• HALCON 相当: gray_bothat(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

cv_blackhat: 入力 → 出力

*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力(絵にならない返り値は値そのもの)。*

使い方

ブラックハット変換(black-hat、OpenCV 実装)。「閉処理結果 − 元画像」を計算し、暗い背景の上にある、構造要素より小さい暗い特徴だけを抽出する(cv_tophat の暗版)。

HALCON の gray_bothat(Perform a gray value bottom hat transformation on an image.)に相当。実装は `cv2.morphologyEx(v, MORPH_BLACKHAT, se) を正規化したもの、se は楕円形でサイズ 3+2*int(a*3)` —— a は構造要素サイズを 3〜9 に振る。b は未使用。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_morphology ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

Studio で試す

下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。

cv_blackhat 0.35 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery2d_morphology — py -3.11 examples/gallery2d_morphology.py

型が繋がる次の op(`image` を入力に取れる)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

同カテゴリ(`morphology`)

gerode · gdilate · gopen · gclose · tophat · bothat · morph_grad · sk_area_opening

*Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

cv_blackhat — 2D morphology op

使い方