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PythonとOpenCVのcv2.erode()

PythonとOpenCVを使用して、画像の膨張・収縮処理を行う方法を解説します。この処理は、モルフォロジー演算と呼ばれ、二値画像からノイズを除去したり、小さなオブジェクトを削除したり、接続されたオブジェクトを切断するのに役立ちます。

cv2.erodeの基本的な使用方法

import cv2
import numpy as np

# 入力画像の生成
img = np.zeros((5, 5), dtype=np.uint8)
img[2, 2] = 1

# カーネルの定義
kernel = np.ones((3, 3), dtype=np.uint8)

# 収縮処理
eroded_img = cv2.erode(img, kernel)

このコードでは、5×5ピクセルの二値画像を生成し、中央のピクセルだけを白(1)にしています。次に、3×3ピクセルのカーネルを定義し、このカーネルを使用して画像の収縮処理を行います。

モルフォロジー演算の種類

モルフォロジー演算には、膨張(cv2.dilate)と収縮(cv2.erode)の他にも、オープニング、クロージング、モルフォロジー勾配、ブラックハット、トップハットなど、さまざまな種類があります。

これらの演算は、画像の特定の特徴を強調したり、ノイズを除去したりするのに役立ちます。具体的な使用例や詳細な説明については、OpenCVの公式ドキュメンテーションを参照してください。

以上、PythonとOpenCVを使用した画像の膨張・収縮処理についての解説でした。この情報が、あなたのプロジェクトに役立つことを願っています。.

投稿者 admin

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