説明されている操作は、数学的形態学から膨張と呼ばれます。たとえば、scipy.ndimage.binary_dilation
独自のものを使用するか、実装することができます。
これを行う 2 つの形式を次に示します (1 つは簡単な実装です)。結果の画像が同一であることを確認できます。
import sys
import numpy
from PIL import Image
from scipy import ndimage
img = Image.open(sys.argv[1]).convert('L') # Input is supposed to the binary.
width, height = img.size
img = img.point(lambda x: 255 if x > 40 else 0) # "Ignore" the JPEG artifacts.
# Dilation
im = numpy.array(img)
im = ndimage.binary_dilation(im, structure=((0, 1, 0), (1, 1, 1), (0, 1, 0)))
im = im.view(numpy.uint8) * 255
Image.fromarray(im).save(sys.argv[2])
# "Other operation"
im = numpy.array(img)
white_pixels = numpy.dstack(numpy.nonzero(im != 0))[0]
for y, x in white_pixels:
for dy, dx in ((-1,0),(0,-1),(0,1),(1,0)):
py, px = dy + y, dx + x
if py >= 0 and px >= 0 and py < height and px < width:
im[py, px] = 255
Image.fromarray(im).save(sys.argv[3])