图像处理中的纱线毛羽面积，可以先将图像转为灰度图，然后使用二值化算法将图像转为黑白图像。接着可以使用连通性算法（如连通区域标记算法）找出纱线毛羽的连通区域，计算每个连通区域的像素个数，进而得到纱线毛羽的面积的实现代码

以下是使用Python实现的代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 转为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化图像
_, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

# 连通区域标记
num_labels, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(binary, connectivity=8)

# 绘制连通区域
for i in range(1, num_labels):
    area = stats[i, cv2.CC_STAT_AREA]
    if area > 50:  # 过滤面积较小的连通区域
        x, y, w, h = stats[i, cv2.CC_STAT_LEFT], stats[i, cv2.CC_STAT_TOP], stats[i, cv2.CC_STAT_WIDTH], stats[i, cv2.CC_STAT_HEIGHT]
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)  # 绘制矩形框

cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`cv2.threshold()`函数用于二值化图像，`cv2.connectedComponentsWithStats()`函数用于连通区域标记，并返回每个连通区域的像素个数。最后，可以设置一个阈值过滤面积较小的连通区域，并使用`cv2.rectangle()`函数绘制矩形框。