こんにちは 
今回は、オープニング処理とクロージング処理の利用シーンのご紹介と、おススメのフォーラム記事のまとめました！
二値化の閾値設定だけではノイズが出てしまって困るという場合に有効なのでお悩みの方はぜひご覧ください 
合わせて読みたい
二値化画像からノイズを除去するには～オープニング処理とクロージング処理～
画像の二値化とは？～二値化と適応的二値化～
短時間でアノテーションをするには？～入力機能の使い方～
-:+:-:+:-:+:-:+:-:+:-:+:-:+:-+:-+:-+:-+:-±:+:-:+:-:+:-:+:-:+:-:+:-:+:-+:-+:-+:-+:-±:+:-:+:-:+:-:+:-:+:-:+:-:+:-+:-
オープニング処理
まず収縮を行い、その後に膨張を行う操作です。画像の細かいノイズが除去され、小さな孤立した物体や細い線状の部分を削り取る効果があります。
【オープニング処理手順】
①収縮
画像の白い領域（対象領域）が、指定した構造要素のサイズに基づいて縮小されます。これにより、小さなノイズが削除されますが、物体自体も小さくなります。
②膨張
縮小された領域を再度拡大します。これにより、物体の形状が復元され、ノイズだけが除去された状態になります。
オープニング処理の利用シーン（一例）
① 金属部品の表面検査
部品の表面に付着した微細な汚れや傷を取り除き、主要な欠陥を検出しやすくする。
② 食品の異物混入検査
食品パッケージの内部に異物が混入していないかを確認する際、背景ノイズを除去して異物を特定する。
③ ガラス製品の気泡検査
ガラス表面に存在する微細な気泡を除去して、残った欠陥をより明確に検出する。
④ 塗装面の検査
塗装が施された面の微小な凹凸や付着物を取り除く
クロージング処理
オープニング処理とは逆に、まず膨張を行い、その後に収縮を行います。物体の隙間が埋められ、小さな穴や狭い溝が修正されます。
【クロージング処理手順】
①膨張
画像の白い領域を、指定した構造要素のサイズに基づいて広げます。これにより、物体が拡大し、内部の小さな穴や隙間が埋まることがあります。
②収縮
膨張した領域を再度縮小し、物体の元の形状に近づけます。この操作によって、物体の形状は維持されつつ、内部の細かい穴や隙間が修正されます。
クロージング処理の利用シーン（一例）
① 印刷物の欠陥検査
小さな欠けやインク抜けを補正し、正確な欠陥検出を行う。
② ひび割れ検査
ワークのひび割れが途切れている場合、クロージング処理を使って連続的な線にし、ひび割れの広がりを検出する。
③ 金属表面の検査
金属表面の小さな穴や線状の傷を補完し、より大きな欠陥として検出する。
④ 半導体検査
シリコンウェハーやチップの表面にある微細な傷やクラックを検出し、不要な小さな隙間を埋めるために利用されます。
-:+:-:+:-:+:-:+:-:+:-:+:-:+:-+:-+:-+:-+:-±:+:-:+:-:+:-:+:-:+:-:+:-:+:-+:-+:-+:-+:-±:+:-:+:-:+:-:+:-:+:-:+:-:+:-+:-
実例で学ぶMENOU-TE
ノイズ除去
サンプルタスク～ノイズ除去～
領域検出のスコアについて
検出結果(スコアマップ)を加工して小さい領域を消したい
-:+:-:+:-:+:-:+:-:+:-:+:-:+:-+:-+:-+:-+:-±:+:-:+:-:+:-:+:-:+:-:+:-:+:-+:-+:-+:-+:-±:+:-:+:-:+:-:+:-:+:-:+:-:+:-+:-
ノイズ除去 menou-te 初心者 画像加工 ルールベース