【Python/OpenCV】cv2.dilateとcv2.erodeで膨張・収縮処理してノイズを除去

Python版OpenCV（cv2.dilate, cv2.erode）もしくはNumPyで膨張・収縮フィルタ処理を実装する方法をソースコード付きで解説します。

膨張・収縮フィルタとは

本ページの内容は以下動画で解説しています。

膨張・収縮フィルタとは、二値画像からノイズ除去したりするのに使われるアルゴリズムです。
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■クロージング処理の例

※入力画像（左）→膨張画像（中央）→収縮画像（右）

今回は、以下の2通りの方法で処理を実装してみました。

方法・・・NumPyで膨張・収縮フィルタのアルゴリズムを書いて実装
方法②・・・OpenCVで簡単に実装

dst = cv2.dilate(src, kernel, iterations) # 膨張処理
dst = cv2.erode(src, kernel, iterations) # 収縮処理

サンプルプログラムのソースコードです。
【方法1】

【方法2】

入力画像（input.png） → 膨張画像（dilate.png） → 収縮画像（erode.png）

中村和樹より:

参考にさせていただきました。
ありがとうございます。
１つ質問したいことがあります。
カーネルの値が6に設定されていますが、8近傍の場合3×3のカーネルサイズのため、値を3に設定するべきではないのでしょうか？
よろしくお願いします。