无法通过 remove_small_objects 去除噪音答案

【问题标题】：Failed to remove noise by remove_small_objects无法通过 remove_small_objects 去除噪音
【发布时间】：2019-07-30 02:05:33
【问题描述】：

我有一张黑白图像。我尝试通过remove_small_objects 消除噪音。

import cv2 as cv
import numpy as np
from skimage import morphology

img = np.array([[255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255],
                [255, 255,   0, 255,   0,   0,   0,   0, 255, 255, 255],
                [255, 255, 255, 255,   0,   0,   0,   0, 255,   0,   0],
                [255, 255,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0],
                [255, 255,   0,   0,   0,   0,   0, 255,   0,   0,   0],
                [255, 255,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0],
                [255, 255, 255,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0],
                [255, 255,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0],
                [255, 255,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0]])

cleaned = morphology.remove_small_objects(img, min_size=10, connectivity=1)
print(cleaned)

while True:
    cv.imshow('Demo', cleaned.astype(np.uint8))
    if cv.waitKey(1) & 0xFF == 27:
        break

cv.destroyAllWindows()

但是，它并没有像我预期的那样工作。中间的白色像素255还在。

我做错了吗？谢谢

【问题讨论】：

标签： python opencv image-processing scikit-image image-morphology

【解决方案1】：

来自docs（强调我的）：

skimage.morphology.remove_small_objects(ar, min_size=64, connectivity=1, in_place=False)

删除小于指定大小的对象。

期望 ar 是一个带有标签对象的数组，并删除小于 min_size 的对象。 如果 ar 为 bool，则首先标记图像。这会导致 bool 和 0-and-1 数组的行为可能不同。

import numpy as np
from skimage import io, morphology
import matplotlib.pyplot as plt

img = np.array([[255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255],
                [255, 255,   0, 255,   0,   0,   0,   0, 255, 255, 255],
                [255, 255, 255, 255,   0,   0,   0,   0, 255,   0,   0],
                [255, 255,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0],
                [255, 255,   0,   0,   0,   0,   0, 255,   0,   0,   0],
                [255, 255,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0],
                [255, 255, 255,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0],
                [255, 255,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0],
                [255, 255,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0]])

arr = img > 0
cleaned = morphology.remove_small_objects(arr, min_size=2)
cleaned = morphology.remove_small_holes(cleaned, min_size=2)

fig, axs = plt.subplots(1, 2)
axs[0].imshow(img, cmap='gray')
axs[0].set_title('img')
axs[1].imshow(cleaned, cmap='gray')
axs[1].set_title('cleaned')
plt.show(fig)

【讨论】：

有效！我想知道为什么当 ndarray 是 int 数组时，它不起作用.. 文档说它可以是 arbitrary shape, int or bool type. The array containing the objects of interest. If the array type is int, the ints must be non-negative.
重点是如果数组是bool的，就先标注。如果它是 int，那么每个值都被认为是一个不同的对象。在这种情况下，该函数假定小 blob 仍然是名为“255”的对象的一部分。除了转换为布尔值，您还可以在图像上运行skimage.measure.label（或scipy.ndimage.label），然后将其用作输入。