OpenCVを使って画像にトップハット(Top-Hat)変換を適用する方法

このプログラムでは、画像に対してトップハット(Top-Hat)操作を実行します。トップハットはモルフォロジー(形態学的)演算の一種で、入力画像から小さな要素や細かいディテールを抽出するために使用されます。特に、暗い背景の中にある明るい物体を強調したい場合に非常に効果的です。

処理には cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel) 関数を使用します。

元画像

アルゴリズム

ステップ1: cv2 をインポートする。
ステップ2: 画像を読み込む。
ステップ3: カーネルサイズを定義する。
ステップ4: 画像とカーネルを cv2.morphologyEx() 関数に渡す。
ステップ5: 結果を表示する。

サンプルコード

import cv2

image = cv2.imread('tophat.jpg')
filter_size = (5,5)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, filter_size)
image = cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)
cv2.imshow('TopHat', image)

出力結果

解説

ご覧のとおり、画像内の小さなディテールが強調されています。トップハット変換は、「元画像からオープニング(開いた)処理を適用した画像を差し引く」ことで構成される演算であり、背景よりも明るく小さい領域を効率的に取り出すことができます。そのため、微細構造の検出やノイズの影響が少ない特徴抽出など、さまざまな画像処理の場面で活用されています。

ポイント

表示ウィンドウを正しく開閉するためには、コードの末尾に cv2.waitKey(0) と cv2.destroyAllWindows() を追加しておくことをおすすめします。