二值图像中 计算白色区域 若白色区域面积小于4个像素 则将该区域变为黑色 opencv python

可以使用OpenCV中的连通组件分析函数`cv2.connectedComponentsWithStats()`来实现。

首先将二值图像进行反转，使得白色区域变成黑色，黑色区域变成白色。然后使用`cv2.connectedComponentsWithStats()`函数得到所有连通组件的信息，其中第一个返回值为标记图像，每个连通组件的像素值都被标记为不同的整数值，第二个返回值为连通组件的数量，第三个返回值为每个连通组件的外接矩形、面积等信息。

遍历所有连通组件的面积信息，如果面积小于4个像素，则将对应的连通组件在标记图像中置为0，即黑色。

代码如下：

import cv2

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

# 反转二值图像，使得白色区域变成黑色，黑色区域变成白色
img = cv2.bitwise_not(img)

# 连通组件分析
ret, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(img, connectivity=8)

# 遍历所有连通组件的面积信息
for i in range(1, ret):
    # 如果面积小于4个像素，则将对应的连通组件在标记图像中置为0，即黑色
    if stats[i, cv2.CC_STAT_AREA] < 4:
        labels[labels == i] = 0

# 将标记图像进行反转，得到最终结果
img = cv2.bitwise_not(labels)

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

其中`binary_image.png`为输入的二值图像文件名。