使用Python-OpenCV消除图像中孤立的小区域操作

当我们在处理图像时，有时会遇到一些孤立的小区域干扰我们的结果，这时我们可以使用Python-OpenCV库来消除它们。

下面是消除图像中孤立的小区域的完整操作攻略：

1.导入Python-OpenCV库

在Python代码开头，我们需要导入Python-OpenCV库，代码如下：

import cv2

2.读取图像

在代码中使用以下代码读取要处理的图像：

image = cv2.imread("image.jpg")

这里的"image.jpg"指的是我们需要处理的图像文件路径。在这个例子中，我们假设图像彩色。

3.将图像转换为灰度图像

对于简单的孤立的小区域消除操作，我们只需要处理灰度图像即可。我们可以使用以下代码将图像转换为灰度图像：

gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

4.二值化处理

接下来，我们需要将灰度图像二值化，即将灰度图像中的像素值进行二分类，通常将较亮的像素设置为1，较暗的像素设置为0。此时，我们需要再次调用OpenCV库的cv2.threshold()函数，这个函数通过一个阈值来控制图像二值化的结果，示例如下：

ret, binary_image = cv2.threshold(gray_image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

这里的参数解释如下：

• gray_image：转换为灰度的原始图像
• 127：阈值，当像素值大于阈值时，将像素设置为255，否则设置为0
• 255：阈值类型
• cv2.THRESH_BINARY：二值化类型

5.消除孤立的小区域

使用cv2.connectedComponents()函数，可以将图像中连通区域索引和连通区域大小的数组作为输出。我们可以指定cv2.connectedComponents算法中二值化后像素值为1表示的画素点（如0或1）。然后，cv2.connectedComponents()函数可以查找所有连通的区域，并返回它们的标志，低于某个尺寸的区域将被视为孤立的小区域，示例如下：

n_components, labels = cv2.connectedComponents(binary_image, connectivity=8)
for i in range(n_components):
    if cv2.countNonZero(labels == i) <= 20:
        binary_image[labels == i] = 0

在这里，我们对每个标记区域应用了cv2.countNonZero()函数，这个函数可以计算二值图像中具有非零像素值的像素数量（即区域的大小）。如果区域的大小低于我们设定的阈值，它将被视为一个孤立的小区域，接下来我们使用numpy的掩码操作移除它们。

6.显示输出结果

完成上述操作后，我们需要将处理后的图像显示出来。我们可以使用以下代码将图像显示出来：

cv2.imshow("result", binary_image)
cv2.waitKey(0) 

前一行代码将结果显示在一个名为“result”的窗口中，后一行代码则等待用户关闭窗口后才会停止程序。

至此，我们已经完成了使用Python-OpenCV消除图像中孤立的小区域操作。下面给出两个使用OpenCV消除图像中孤立的小区域的示例：

示例一

以下是代码，这里的目标是从彩色图像中提取红色水管：

import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread("pipe.jpg")
hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

red_lower = (0, 70, 50)
red_upper = (10, 255, 255)
mask = cv2.inRange(hsv_image, red_lower, red_upper)

n_components, labels = cv2.connectedComponents(mask, connectivity=8)
for i in range(1, n_components):
    if cv2.countNonZero(labels == i) <= 100:
        mask[labels == i] = 0

cv2.imshow("result", mask)
cv2.waitKey(0)

首先，我们读取一张彩色图像，并将其转换为HSV颜色空间，然后使用inRange()函数创建一个掩码图像来只留下红色的部分。接着，我们使用cv2.connectedComponents()函数来计算连通区域，并使用cv2.countNonZero()函数计算每个区域的尺寸。最后，我们对尺寸小于100的区域进行了消除。

示例二

接下来的代码处理了一个二值图像并消除了其中的孤立区域。这里的目标是将一幅手写数字的图像中的噪点消除：

import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread("digits_noisy.png")
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理
ret, binary_image = cv2.threshold(gray_image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 消除孤立小区域
n_components, labels = cv2.connectedComponents(binary_image, connectivity=8)
for i in range(1, n_components):
    if cv2.countNonZero(labels == i) <= 5:
        binary_image[labels == i] = 0

cv2.imshow("result", binary_image)
cv2.waitKey(0)

首先，我们读取一张二值数字图像。然后二值化图像并使用cv2.connectedComponents()来计算连通区域，并使用cv2.countNonZero()函数计算每个区域的尺寸。最后，我们对尺寸小于5的区域进行了消除。