morphology.remove_small_objects
时间: 2023-04-25 11:05:40 浏览: 113
morphology.remove_small_objects是一种形态学操作,用于去除二进制图像中的小对象。它可以通过指定最小面积或体积来确定要删除的对象的大小。该操作可以应用于许多图像处理应用程序,例如图像分割和物体检测。
相关问题
D:\Programming\PycharmProjects\P02_PIVmix\PSV\PSV_direction.py:60: UserWarning: Only one label was provided to `remove_small_objects`. Did you mean to use a boolean array? BO = morphology.remove_small_objects(BW, set_noise) D:\Programming\PycharmProjects\P02_PIVmix\PSV\PSV_direction.py:61: UserWarning: Only one label was provided to `remove_small_objects`. Did you mean to use a boolean array? BO_b = morphology.remove_small_objects(BW_b, set_noise)
这个警告表示你在使用 `morphology.remove_small_objects` 函数时,第一个参数传递的是单一的标签图像(label image),而不是布尔类型的掩模(mask)。这通常发生在传递了一张标签图像,但是函数期待的是一个二值化图像的情况下。
你可以将第一个参数 `BW` 和 `BW_b` 改为二值化图像的掩模,而不是标签图像,来避免这个警告。具体来说,你需要将二值化图像中的前景像素标记为 True,背景像素标记为 False,然后将其传递给函数。修改后的代码如下:
```python
from skimage import morphology
set_noise = 10
BO = morphology.remove_small_objects(BW > 0, set_noise)
BO_b = morphology.remove_small_objects(BW_b > 0, set_noise)
```
这里的 `BW > 0` 和 `BW_b > 0` 计算出的是一个布尔类型的掩模,其中前景像素被标记为 True,背景像素被标记为 False。
remove_small_objects使用实例
remove_small_objects是一个用于去除二值图像中小对象的函数,它可以帮助我们过滤掉一些不需要的噪声或者小区域。下面是remove_small_objects的一个使用示例:
```python
import numpy as np
from skimage import morphology
# 创建一个二值图像
image = np.zeros((10, 10))
image[2:4, 2:4] = 1
image[7:9, 7:9] = 1
image[3:7, 6:8] = 1
image[0, 0] = 1
# 使用remove_small_objects去除小对象
image = morphology.remove_small_objects(image, min_size=6, connectivity=1)
# 输出去除小对象后的图像
print(image)
```
在上面的示例中,我们首先创建了一个10x10的二值图像,并在其中添加了一些小对象。然后我们使用remove_small_objects函数去除了面积小于6的对象,并打印输出了结果。
需要注意的是,remove_small_objects函数返回的是一个新的数组,原始的数组并没有改变。另外,函数的第二个参数min_size表示最小的面积,单位是像素点的个数,因此需要根据实际情况进行设置。而connectivity参数表示对象的连通性,这里我们设置为1表示只考虑对象相邻的像素点。