使用opencv python去除二值图像中的小杂音点

Question

我有一个二进制图像，我想使用opencv删除图像中的小白点python.You可以在这里参考我的问题enter link description here

我的原始图像是

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我希望输出图像为：

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Answer 1

这似乎可以使用Python Opencv中的连接组件来工作。

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#!/bin/python3.7

import cv2
import numpy as np

src = cv2.imread('img.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# convert to binary by thresholding
ret, binary_map = cv2.threshold(src,127,255,0)

# do connected components processing
nlabels, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(binary_map, None, None, None, 8, cv2.CV_32S)

#get CC_STAT_AREA component as stats[label, COLUMN] 
areas = stats[1:,cv2.CC_STAT_AREA]

result = np.zeros((labels.shape), np.uint8)

for i in range(0, nlabels - 1):
    if areas[i] >= 100:   #keep
        result[labels == i + 1] = 255

cv2.imshow("Binary", binary_map)
cv2.imshow("Result", result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

cv2.imwrite("Filterd_result.png, result)

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请参阅here

Answer 2

您可以简单地使用图像平滑技术，如高斯模糊等，以消除图像中的噪声，然后进行二进制阈值处理，如下所示：

img = cv2.imread("your-image.png",0)
blur = cv2.GaussianBlur(img,(13,13),0)
thresh = cv2.threshold(blur, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('output', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWinsdows()

输出：

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从here了解不同的图像平滑/模糊技术。

Answer 3

您可以使用closing函数-侵蚀，然后膨胀。它不需要模糊功能。

import cv2 as cv
import numpy as np

img = cv.imread('original',0)
kernel = np.ones((5,5),np.uint8)

opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('output', opening)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()