OpenCVのerode()関数を使って画像を侵食する方法

本記事では、OpenCVが提供するerode()関数を使って、画像に侵食（エロージョン）処理を適用する方法を解説します。

画像の侵食とは、画像内の白い領域（前景）を縮小させる処理のことです。処理ではカーネル（構造要素）と呼ばれる小さな行列を使用し、カーネル内のピクセルが1つでも0（黒）であれば、そのカーネルに含まれるすべてのピクセルが0に設定されます。これにより、画像中の細かいノイズや小さなオブジェクトが取り除かれ、輪郭が収縮していきます。

なお、侵食処理を適用する際は、対象画像がグレースケール画像であることが前提条件となります。カラー画像の場合は、あらかじめグレースケールへ変換しておきましょう。

元画像

処理の流れ（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：numpy をインポートする
ステップ3：imread() で画像を読み込む
ステップ4：numpy の ones を使ってカーネルサイズを定義する
ステップ5：画像とカーネルを erode 関数に渡す
ステップ6：出力結果を表示する

サンプルコード

import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread('testimage.jpg')
kernel = np.ones((7,7), np.uint8)
image = cv2.erode(image, kernel)
cv2.imshow('Eroded Image', image)

コードのポイント

• np.ones((7,7), np.uint8)：7×7のサイズで、すべての要素が1のカーネルを作成しています。カーネルサイズを大きくすると、侵食の効果が強くなります。
• cv2.erode(image, kernel)：第1引数に入力画像、第2引数にカーネルを指定します。必要に応じて反復回数（iterations）も指定できます。

出力結果

実行結果を見ると、元画像と比較して白い領域が縮小され、細部が削り取られていることが確認できます。このようにerode()関数を活用することで、ノイズ除去や小さなオブジェクトの分離など、さまざまな画像処理タスクに応用できます。