remove_small_objects中，数组与图像

在使用remove_small_objects函数时，可以传入一个二值化的图像或者一个布尔类型的数组。这里的二值化图像指的是只有黑白两种颜色的图像，黑色表示像素点的值为0，白色表示像素点的值为1。

如果传入的是一个二值化的图像，那么函数内部会将其转换为一个布尔类型的数组，即黑色的像素点对应的数组元素为False，白色的像素点对应的数组元素为True。这个数组会被函数修改，并且返回一个修改后的数组，也就是说原始的图像并不会被改变。

如果传入的是一个布尔类型的数组，那么函数会直接对这个数组进行修改，并且返回修改后的数组。

以前面的示例为例，我们可以将创建数组的代码改为创建图像的代码：

from skimage import data
from skimage import morphology

# 读取一张灰度图像，并将其二值化
image = data.camera()
image = image > 128

# 使用remove_small_objects去除小对象
image = morphology.remove_small_objects(image, min_size=200, connectivity=1)

# 显示去除小对象后的图像
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(image, cmap=plt.cm.gray)
plt.show()

在这个例子中，我们首先读取了一张灰度图像，并将其二值化，然后使用remove_small_objects函数去除了面积小于200的对象，并将结果显示出来。由于我们传入的是一个图像，因此函数会自动将其转换为一个布尔类型的数组。