mport cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


# Gray scale
def BGR2GRAY(img):
	b = img[:, :, 0].copy()
	g = img[:, :, 1].copy()
	r = img[:, :, 2].copy()

	# Gray scale
	out = 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b
	out = out.astype(np.uint8)

	return out

# Otsu Binalization
def otsu_binarization(img, th=128):
	H, W = img.shape
	out = img.copy()

	max_sigma = 0
	max_t = 0

	# determine threshold
	for _t in range(1, 255):
		v0 = out[np.where(out < _t)]
		m0 = np.mean(v0) if len(v0) > 0 else 0.
		w0 = len(v0) / (H * W)
		v1 = out[np.where(out >= _t)]
		m1 = np.mean(v1) if len(v1) > 0 else 0.
		w1 = len(v1) / (H * W)
		sigma = w0 * w1 * ((m0 - m1) ** 2)
		if sigma > max_sigma:
			max_sigma = sigma
			max_t = _t

	# Binarization
	print("threshold >>", max_t)
	th = max_t
	out[out < th] = 0
	out[out >= th] = 255

	return out


# Morphology Erode
def Morphology_Erode(img, Dil_time=1):
	H, W = img.shape

	# kernel
	MF = np.array(((0, 1, 0),
				(1, 0, 1),
				(0, 1, 0)), dtype=np.int)

	# each dilate time
	out = img.copy()
	for i in range(Dil_time):
		tmp = np.pad(out, (1, 1), 'edge')
		for y in range(1, H+1):
			for x in range(1, W+1):
				if np.sum(MF * tmp[y-1:y+2, x-1:x+2]) >= 255:
					out[y-1, x-1] = 255

	return out

# Read image
img = cv2.imread("imori.jpg").astype(np.float32)


# Grayscale
gray = BGR2GRAY(img)

# Otsu's binarization
otsu = otsu_binarization(gray)

# Morphology - dilate
out = Morphology_Erode(otsu, Dil_time=2)

# Save result
cv2.imwrite("out.jpg", out)
cv2.imshow("result", out)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
pythonを用いて、imori.jpgを大津の二値化したものに、モルフォロジー処理による膨張を2回行え。

モルフォロジー処理とは二値化画像の白(255)マス部分を4近傍(上下左右1マス)に膨張、または1マスだけ収縮させる処理をいう。

この膨張と収縮を何度も繰り返すことで1マスだけに存在する白マスを消したり(Q.49. オープニング処理)、本来つながってほしい白マスを結合させたりできる(Q.50. クロージング処理)。

モルフォロジー処理の膨張(Dilation)アルゴリズムは、
注目画素I(x, y)=0で、I(x, y-1), I(x-1, y), I(x+1, y), I(x, y+1)のどれか一つが255なら、I(x, y) = 255 とする。

つまり、上の処理を2回行えば2マス分膨張できることになる。

モルフォロジー処理の実装は例えば、[[0,1,0], [1,0,1], [0,1,0]] のフィルタを掛けた和が255以上なら膨張である、と考えることもできる。