使用cv2.morphologyEx()函数实现灰度图像的顶帽运算和底帽运算

顶帽运算和底帽运算都是图像形态学中常用的操作，可以通过cv2.morphologyEx()函数来实现。下面是代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取灰度图像
img = cv2.imread('test.jpg', 0)
# 构造结构元素
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))

# 顶帽运算
tophat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)
# 底帽运算
blackhat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)

# 显示结果
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Tophat', tophat)
cv2.imshow('Blackhat', blackhat)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们首先读取了一张灰度图像，然后构造了一个5x5的矩形结构元素。接着，通过cv2.morphologyEx()函数实现了顶帽运算和底帽运算，并将结果分别保存到了tophat和blackhat变量中。最后，通过cv2.imshow()函数将原图像、顶帽运算结果和底帽运算结果一起显示出来。