删除二值化图像中小面积对象

可以通过以下步骤删除二值化图像中小面积对象：

1. 使用连通域标记算法，标记出每一个连通区域。

2. 针对每个连通区域，计算其面积大小，如果面积小于一个设定的阈值（也就是小面积对象），则将其标记为需要删除的区域。

3. 遍历图像，将需要删除的区域设置为背景色，从而删除小面积对象。

下面是一个 Python 代码示例：

import cv2

# 读取二值化图像
img = cv2.imread('binary_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 连通域标记算法
num_labels, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(img)

# 设定阈值
area_threshold = 100

# 遍历连通区域
for i in range(1, num_labels):
    # 计算面积大小
    area = stats[i, cv2.CC_STAT_AREA]
    # 如果面积小于阈值，则标记为需要删除的区域
    if area < area_threshold:
        labels[labels == i] = 0

# 删除小面积对象
img = cv2.erode(labels.astype('uint8'), None)

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

其中，`cv2.connectedComponentsWithStats()` 函数可以实现连通域标记算法，返回连通区域的数量、标记矩阵、区域的统计信息和质心坐标；`cv2.erode()` 函数可以将需要删除的区域设置为背景色。