Cv2.MorphologyEx の使い方【OpenCV/C#（OpenCvSharp）】〜モルフォロジー変換でノイズ除去・穴埋めを行う〜

Cv2.MorphologyEx は、膨張・収縮を組み合わせたモルフォロジー変換をワンコールで実行できる関数です。オープニング（ノイズ除去）・クロージング（穴埋め）・トップハット変換など、二値画像処理の定番操作をすべてカバーします。

Cv2.MorphologyEx(src, dst, MorphTypes.Open, kernel);

動作環境

• OpenCV 4.x（OpenCvSharp4）
• .NET 8 / コンソールアプリ（トップレベルステートメント）
• NuGet: OpenCvSharp4、OpenCvSharp4.runtime.win（Windows実行時）

環境構築がまだの方は環境構築ガイドを先にどうぞ。

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基本の使い方

まずオープニング処理（小さなノイズを除去する）の完全なサンプルを示します。

using OpenCvSharp;

// グレースケール画像を読み込む
using var src = Cv2.ImRead("input.png", ImreadModes.Grayscale);
if (src.Empty()) throw new Exception("画像の読み込みに失敗しました");

// 二値化（大津の方法）
using var binary = new Mat();
Cv2.Threshold(src, binary, 0, 255, ThresholdTypes.Binary | ThresholdTypes.Otsu);

// 構造化要素（カーネル）を生成: 5×5 の楕円形
using var kernel = Cv2.GetStructuringElement(
    MorphShapes.Ellipse,
    new Size(5, 5));

// オープニング: 収縮 → 膨張（小さなノイズを除去）
using var opened = new Mat();
Cv2.MorphologyEx(binary, opened, MorphTypes.Open, kernel);

// クロージング: 膨張 → 収縮（小さな穴・隙間を埋める）
using var closed = new Mat();
Cv2.MorphologyEx(binary, closed, MorphTypes.Close, kernel);

Cv2.ImWrite("opened.png", opened);
Cv2.ImWrite("closed.png", closed);

Console.WriteLine("オープニング・クロージング処理が完了しました");

実行すると、カレントディレクトリに opened.png（ノイズ除去済み）と closed.png（穴埋め済み）が出力され、コンソールに次のメッセージが表示されます。

オープニング・クロージング処理が完了しました

コードのポイント

• Cv2.GetStructuringElement でカーネルを生成します。形状は Rect（矩形）・Cross（十字）・Ellipse（楕円）から選べます。サイズが大きいほど処理の影響範囲が広がります。
• MorphTypes.Open が「収縮 → 膨張」（オープニング）、MorphTypes.Close が「膨張 → 収縮」（クロージング）です。この組み合わせを手動で2回呼ぶ代わりに MorphologyEx 1回で完結します。
• Mat はすべて using で管理し、ネイティブメモリを確実に解放しています。

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引数と戻り値

引数	型	内容
src	Mat	入力画像（グレースケール・カラー両対応）
dst	Mat	出力画像（srcと同サイズ・同チャンネル）
op	MorphTypes	変換の種類（下表参照）
element	Mat	構造化要素（カーネル）。GetStructuringElement で生成
anchor	Point	（省略可）カーネルのアンカー点。デフォルトは中心 (-1,-1)
iterations	int	（省略可）反復回数。デフォルトは 1
borderType	BorderTypes	（省略可）境界の補完方法。デフォルトは Reflect101
borderValue	Scalar	（省略可）Constant 境界時の値

戻り値はありません（dst に結果が書き込まれます）。

MorphTypes の主な値

値	内容
Erode	収縮（Erosion）
Dilate	膨張（Dilation）
Open	オープニング（収縮 → 膨張）
Close	クロージング（膨張 → 収縮）
Gradient	モルフォロジー勾配（膨張 − 収縮）
TopHat	トップハット変換（元画像 − オープニング）
BlackHat	ブラックハット変換（クロージング − 元画像）

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実践例

実践例 1: 指紋・文書画像の細線ノイズ除去（オープニング）

スキャン文書や指紋画像では、二値化後に孤立した細かいノイズが残りがちです。オープニングで短時間に除去できます。

using OpenCvSharp;

using var src = Cv2.ImRead("document.png", ImreadModes.Grayscale);
if (src.Empty()) throw new Exception("画像の読み込みに失敗しました");

using var binary = new Mat();
Cv2.Threshold(src, binary, 0, 255, ThresholdTypes.Binary | ThresholdTypes.Otsu);

// 3×3 の矩形カーネルで軽めのオープニング
using var kernel = Cv2.GetStructuringElement(MorphShapes.Rect, new Size(3, 3));
using var result = new Mat();
Cv2.MorphologyEx(binary, result, MorphTypes.Open, kernel, new Point(-1, -1), iterations: 2);

Cv2.ImWrite("document_cleaned.png", result);
Console.WriteLine("ノイズ除去完了");

iterations: 2 で反復回数を増やすことで、カーネルサイズを変えずに処理を強くできます。

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実践例 2: 欠陥検査での穴埋め（クロージング）

工業製品の外観検査では、対象領域の内側に小さな欠落（穴）が生じることがあります。クロージングで安定した塗りつぶしが行えます。

using OpenCvSharp;

using var src = Cv2.ImRead("defect.png", ImreadModes.Grayscale);
if (src.Empty()) throw new Exception("画像の読み込みに失敗しました");

using var binary = new Mat();
Cv2.Threshold(src, binary, 128, 255, ThresholdTypes.Binary);

// 楕円カーネルで穴埋め（カーネルが大きいほど大きな穴も閉じる）
using var kernel = Cv2.GetStructuringElement(MorphShapes.Ellipse, new Size(9, 9));
using var result = new Mat();
Cv2.MorphologyEx(binary, result, MorphTypes.Close, kernel);

Cv2.ImWrite("defect_filled.png", result);
Console.WriteLine("クロージング処理完了");

二値化については Cv2.Threshold の使い方【OpenCV/C#（OpenCvSharp）】〜画像を二値化する（大津の方法含む）〜 も合わせてご覧ください。照明ムラがある環境では Cv2.AdaptiveThreshold の使い方【OpenCV/C#（OpenCvSharp）】〜適応的二値化で照明ムラに強い処理を実現する〜 との組み合わせが有効です。

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つまずきポイント

⚠️ カーネル（Mat）を Dispose し忘れる

Cv2.GetStructuringElement の戻り値は Mat です。通常の画像と同様に using で管理しないとネイティブメモリがリークします。カーネルは小さいので気づきにくいですが、ループ内で繰り返し生成する処理では確実に問題になります。

// NG: using なし
var kernel = Cv2.GetStructuringElement(MorphShapes.Ellipse, new Size(5, 5));

// OK: using で解放を保証
using var kernel = Cv2.GetStructuringElement(MorphShapes.Ellipse, new Size(5, 5));

⚠️ MorphTypes の Open / Close と処理順の混同

MorphTypes.Open（オープニング）は「収縮 → 膨張」、MorphTypes.Close（クロージング）は「膨張 → 収縮」です。名前だけ覚えると順番を逆に実装してしまうことがあります。効果で覚えるのが確実です。

• Open → 白い前景の 小さな点（ノイズ）を消す（前景が収縮されるため）
• Close → 白い前景の 小さな穴・隙間を埋める（前景が膨張されるため）

⚠️ カーネルサイズは奇数でなければならない

GetStructuringElement に偶数サイズを渡すとアンカー中心が曖昧になり、意図しない位置ずれが発生することがあります。Size(5, 5) や Size(9, 9) のように奇数を使う習慣をつけてください。

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関連する関数

• Cv2.Erode / Cv2.Dilate: 収縮・膨張を単体で行う関数。MorphologyEx の内部でも使われており、単純な1ステップ処理ならこちらが直感的です。
• Cv2.GetStructuringElement: MorphologyEx に渡すカーネルを生成する関数。形状とサイズがそのまま処理の挙動を決めます。
• Cv2.Threshold / Cv2.AdaptiveThreshold: モルフォロジー処理は通常二値化後に適用します。内部リンク先の記事も参照してください。
• ノイズ除去という観点では、グレースケール画像に対しては Cv2.MedianBlur の使い方【OpenCV/C#（OpenCvSharp）】〜メディアンフィルタで画像のノイズを除去する〜 との使い分けも検討に値します。二値化前のノイズ抑制にはメディアンフィルタ、二値化後の形状調整にはモルフォロジー処理、という役割分担が現場ではよく使われます。

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まとめ

• Cv2.MorphologyEx はオープニング・クロージングをはじめ7種類のモルフォロジー変換を統一的に呼び出せる関数です。
• カーネルは Cv2.GetStructuringElement で生成し、using で確実に解放することが C# では必須です。
• 用途に合わせて MorphTypes と iterations・カーネルサイズを調整するだけで、ノイズ除去から穴埋めまで幅広い二値画像処理に対応できます。