opencv 去掉干扰的小块区域

要去掉干扰的小块区域，可以使用opencv的形态学操作。具体步骤如下：

1. 将图像转换为灰度图像。

2. 对灰度图像进行二值化处理，将目标区域分为白色和黑色两部分。

3. 对二值化后的图像进行形态学操作，例如腐蚀和膨胀。腐蚀操作可以去掉小块区域，膨胀操作可以填补空洞。

4. 可以进行一些轮廓检测的操作，进一步去除干扰的小块区域。

下面是一个简单的python示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理
_, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

# 形态学操作
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3,3))
erosion = cv2.erode(thresh, kernel, iterations=2)
dilation = cv2.dilate(erosion, kernel, iterations=2)

# 轮廓检测
contours, hierarchy = cv2.findContours(dilation, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for cnt in contours:
    if cv2.contourArea(cnt) < 100:
        cv2.drawContours(dilation, [cnt], 0, 0, -1)

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

在这个示例中，我们使用了形态学操作中的腐蚀和膨胀，以及轮廓检测来去除图像中的小块区域。你可以调整形态学操作的参数以及轮廓检测的阈值来得到更好的效果。