画像の膨張収縮処理

#実行環境
Google Colaboratory

#Google Colaboratoryで画像を読み込む為の準備

from google.colab import files
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

#必要なライブラリの読み込み

import cv2 #opencv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 
%matplotlib inline

#画像準備

img = plt.imread("/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/img/Lenna.bmp")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

#コード

#オリジナル画像
plt.subplot(2,3,1)
plt.title("Original", fontsize=10)
plt.imshow(gray)

kernel = np.ones((3,3),np.uint8)

#膨張 カーネルサイズ領域から輝度の高いものを選ぶ
plt.subplot(2,3,4)
plt.title("dilate", fontsize=10)
dst = cv2.dilate(gray,kernel,iterations = 1) #iterations：膨張回数
plt.imshow(dst)

#収縮 カーネルサイズ領域から輝度の低いものを選ぶ
plt.subplot(2,3,5)
plt.title("erode", fontsize=10)
dst = cv2.erode(gray,kernel,iterations = 1) #iterations：収縮回数
plt.imshow(dst)

plt.show()

##結果

うまく使えば欠損値の補完やノイズ除去に使える