二值化图像中，保留与图像边缘接触且面积大于10的区域，删除其他区域，python代码

可以使用opencv库中的函数findContours和drawContours实现二值化图像中保留与图像边缘接触且面积大于10的区域，删除其他区域的操作。以下是示例代码：

import cv2

# 读取二值化图像
img = cv2.imread('binary_image.png', 0)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历轮廓
for i in range(len(contours)):
    # 计算轮廓面积
    area = cv2.contourArea(contours[i])
    if area < 10:
        # 删除面积小于10的轮廓
        cv2.drawContours(img, [contours[i]], 0, 0, -1)
    else:
        # 保留面积大于等于10且与图像边缘接触的轮廓
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[i])
        if x == 0 or y == 0 or x + w == img.shape[1] or y + h == img.shape[0]:
            cv2.drawContours(img, [contours[i]], 0, 255, -1)

# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

当然，这只是一种实现方式，具体代码还需要根据实际情况进行修改和优化。