Morphology (モルフォロジー) 変換の実装 ~ Python + OpenCV ~

画像処理の一つ，モルフォロジー変換をPython と OpenCVのライブラリを用いて実装し，それを2値画像に対して適用します．

Morphology (モルフォロジー変換)

モルフォロジー変換とは，2値画像に関して，「膨張」や「収縮」などと言った処理を施す操作のことです [1]．モルフォロジーには，入力画像と構造的要素（Kernel）の二つを入力として与えます．
本記事では，膨張や収縮がどのように実装されるのか確認してみます．

Part1. 膨張処理

膨張処理はその名前の通り，画素を膨張 させる処理のことです．これは，画像に対する「+」の演算と考えてよいでしょう．

例えば，以下のような2値画像があったとします．

図1. Jが書かれた2値画像

via lang.sist.chukyo-u.ac.jp

この画像に関して，MorphologyのKernel として，右図のようなものを与えてみましょう．

まず，上の行に注目です．Input として，左上のようなものがあったとき，中央のKernel のものを畳み込むと結果的にOutput のような模様が得られます．注目すべきは，Input に青色があれば，その要素に加えて下と右も塗りつぶされる，ということです．これがMorphology変換の膨張の処理です．なお，図は[2]を参考にしました．

図2. Kernel とそのConvolutionの関係

Python による実装

それでは，上の処理をPythonで実装してみましょう．for 文を使うと簡単ですね．

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

ライブラリインポート.py

img = cv2.imread('j.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh =100
max_pixel = 255
gray_thresh = cv2.threshold(gray, thresh, max_pixel, cv2.THRESH_BINARY)
j_img = gray_thresh[1]

２値化など.py

plt.gray()
plt.imshow(j_img)

プロット.py

## Morphology
shp = np.shape(j_img)
morph_gray = np.zeros(shp)
for row in range(shp[0]):
    for col in range(shp[1]):
        if j_img[row,col] == 255:
            morph_gray[row,col]= 255
            morph_gray[row,col+1] = 255
            morph_gray[row-1,col] = 255

Morphology.py

plt.gray()
plt.imshow(morph_gray)

プロット.py

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