删除包含少于 (N) 个像素的点答案

【问题标题】：Remove points which contains pixels fewer than (N)删除包含少于 (N) 个像素的点
【发布时间】：2013-03-07 23:57:59
【问题描述】：

我尝试了PIL 中的几乎所有过滤器，但都失败了。 scipy 的 numpy 中是否有任何功能可以消除噪音？像 Matlab() 中的 Bwareaopen() 吗？

例如：

PS：如果有办法把字母填成黑色，我将不胜感激

【问题讨论】：

标签： python image-processing numpy filter scipy

【解决方案1】：

Numpy/Scipy 可以像 Matlab 一样进行形态学运算。

参见scipy.ndimage.morphology，其中包含binary_opening()，相当于Matlab 的bwareaopen()。

【讨论】：

谢谢，我试试看。
binary_opening 好像做了一个结构性开口，和bwareaopen 做的一个区域开口不一样。

【解决方案2】：

Numpy/Scipy 解决方案：scipy.ndimage.morphology.binary_opening。更强大的解决方案：使用 scikits-image。

from skimage import morphology
cleaned = morphology.remove_small_objects(YOUR_IMAGE, min_size=64, connectivity=2)

见http://scikit-image.org/docs/0.9.x/api/skimage.morphology.html#remove-small-objects

【讨论】：

【解决方案3】：

我不认为这是你想要的，但这有效（使用 Opencv（使用 Numpy））：

import cv2

# load image
fname = 'Myimage.jpg'
im = cv2.imread(fname,cv2.COLOR_RGB2GRAY)
# blur image
im = cv2.blur(im,(4,4))
# apply a threshold
im = cv2.threshold(im, 175 , 250, cv2.THRESH_BINARY)
im = im[1]
# show image
cv2.imshow('',im)
cv2.waitKey(0)

输出（窗口中的图像）：

您可以使用cv2.imwrite保存图像

【讨论】：

+1 用于演示，但为此使用 openCV 似乎很奇怪； OP 要求提供 numpy/scipy，blurring 和阈值处理完全在这些库的能力范围内。
@Junuxx 我知道，但最初我也是这么说的，但他似乎对此没有意见......另外，我可以将该链接添加到我的答案中吗？？
opencv 没问题，numpy/scipy 会更好。再次感谢您