imblackhat

imblackhat(img: np.ndarray, ksize: Union[int, Tuple[int, int]] = (3, 3), kstruct: Union[str, int, "MORPH"] = "MORPH.RECT") -> np.ndarray

• 説明：ブラックハット変換：閉じる操作の結果から元の画像を引きます。複数チャンネル画像の場合、各チャンネルは独立して処理されます。この操作は、元の画像より暗い領域（例えば、暗点や小さな構造）を抽出し、大きな暗い領域を除去または軽減するのに使用されます。

• 引数

  • img (np.ndarray)：入力画像。
  • ksize (Union[int, Tuple[int, int]])：構造要素のサイズ。デフォルトは (3, 3)。
  • kstruct (MORPH)：要素の形状。"MORPH.CROSS", "MORPH.RECT", "MORPH.ELLIPSE" のいずれか。デフォルトは "MORPH.RECT"。

• 例

  import numpy as np
  import docsaidkit as D
  
  img = np.array([[1, 1, 1, 0, 0],
                  [1, 1, 1, 0, 0],
                  [1, 1, 1, 0, 0],
                  [0, 0, 0, 0, 0], # <- Look at this row
                  [0, 0, 0, 1, 1],
                  [0, 0, 0, 1, 1]], dtype=np.uint8)
  
  blackhat_img = D.imblackhat(img, ksize=3, kstruct='CROSS')
  
  # Kernel will be like this:
  # >>> np.array([[0, 1, 0],
  #               [1, 1, 1],
  #               [0, 1, 0]], dtype=np.uint8)
  
  # After blackhat, the image will be like this:
  # >>> np.array([[0, 0, 0, 0, 0],
  #               [0, 0, 0, 0, 0],
  #               [0, 0, 0, 0, 0],
  #               [0, 0, 1, 1, 0], # <- 1's are extracted
  #               [0, 0, 0, 0, 0],
  #               [0, 0, 0, 0, 0]], dtype=np.uint8)