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# 実験課題7
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# 3.7 膨張・収縮
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import cv2
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import numpy as np
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# 3.6の画像（色領域を抽出した画像）を準備するための前処理
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image_path = 'person.jpg'
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img = cv2.imread(image_path)
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if img is None:
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print("画像を読み込めませんでした。ファイルパスを確認してください。")
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else:
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# 3.6の処理（肌色領域の抽出）を再現
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hsv_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
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lower_skin = np.array([0, 0, 70])
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upper_skin = np.array([20, 255, 255])
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skin_mask = cv2.inRange(hsv_img, lower_skin, upper_skin)
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extracted_img = cv2.bitwise_and(img, img, mask=skin_mask)
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# --- 膨張・収縮のための構造要素（カーネル）の定義 ---
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# 5x5の正方形のカーネルを作成
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kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
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# --- ① 収縮 3回 → 膨張 3回（オープニング処理） ---
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# まず収縮（erode）を3回実行
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eroded_first = cv2.erode(extracted_img, kernel, iterations=3)
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# その後、膨張（dilate）を3回実行
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seq_opening = cv2.dilate(eroded_first, kernel, iterations=3)
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# --- ② 膨張 3回 → 収縮 3回（クロージング処理） ---
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# まず膨張（dilate）を3回実行
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dilated_first = cv2.dilate(extracted_img, kernel, iterations=3)
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# その後、収縮（erode）を3回実行
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seq_closing = cv2.erode(dilated_first, kernel, iterations=3)
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# --- 結果の表示 ---
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cv2.imshow('Original Extracted Image (3.6)', extracted_img)
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cv2.imshow('Sequence 1: Erosion 3 -> Dilation 3', seq_opening)
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cv2.imshow('Sequence 2: Dilation 3 -> Erosion 3', seq_closing)
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# キー入力待ち
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cv2.waitKey(0)
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cv2.destroyAllWindows() |