モルフォロジー処理には収縮と膨張の 2 つの基本処理がある。画像中のオブジェクトに対して、収束や膨張を行うと、オブジェクトの周りあるいはオブジェクトの中に含まれているノイズを除去することができる。

収縮処理

収縮処理は、2 値画像に対して、畳み込みレイヤーを使用して畳み込みを行なっている。収縮処理では、画像と畳み込みレイヤーの AND 演算を行なっているので、畳み込みレイヤーの構成にもよるが、オブジェクトの境界付近の情報が消えやすくなる。そのため、収縮処理が施された画像中のオブジェクトは細くなる。

kernel = np.ones((3, 3), np.unit8)
img2 = cv2.erode(img, kernel, iterations=1)

膨張処理

膨張処理は、同じく 2 値画像に対して、畳み込みレイヤーを使用して畳み込みを行なっている。膨張処理では、画像と畳み込みレイヤーの OR 演算を行なっているので、オブジェクトの境界付近の情報が増強しやすくなる。そのため、収縮処理が施された画像中のオブジェクトは太くなる。

kernel = np.ones((3, 3), np.unit8)
img2 = cv2.dilate(img, kernel, iterations=1)

モルフォロジー変換

収縮処理と膨張処理を組み合わせたり、差分をとったりすることで、画像中のノイズを消したりすることができる。このようなモルフォロジー変換処理を行うメソッドは morphologyEx である。このメソッドは、第 1 引数に処理対象となる画像オブジェクトを、第 2 引数にモルフォロジー変換処理のモードを指定する定数を、第 3 引数に畳み込みレイヤーを与える。

img2 = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

モルフォロジー変換処理のモードとして、オープニング処理 MORPH_OPEN のほかに、クロージング処理 MORPH_CLOSE 、モルフォロジー勾配処理 MORPH_GRADIENT、トップハット変換処理 morphologyEx、ブラックハット変換 MORPH_BLACKHAT がある。