形态学处理，除了最基本的膨胀、腐蚀、开/闭运算、黑/白帽处理外，还有一些更高级的运用，如凸包，连通区域标记，删除小块区域等。
1、凸包
凸包是指一个凸多边形，这个凸多边形将图片中所有的白色像素点都包含在内。
函数为：
python" id="highlighter_325579">
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输入为二值图像，输出一个逻辑二值图像。在凸包内的点为true, 否则为false
例：
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convex_hull_image()是将图片中的所有目标看作一个整体，因此计算出来只有一个最小凸多边形。如果图中有多个目标物体，每一个物体需要计算一个最小凸多边形，则需要使用convex_hull_object()函数。
函数格式：skimage.morphology.convex_hull_object(image,neighbors=8)
输入参数image是一个二值图像，neighbors表示是采用4连通还是8连通，默认为8连通。
例：
?
2、连通区域标记
在二值图像中，如果两个像素点相邻且值相同(同为0或同为1)，那么就认为这两个像素点在一个相互连通的区域内。而同一个连通区域的所有像素点，都用同一个数值来进行标记，这个过程就叫连通区域标记。在判断两个像素是否相邻时，我们通常采用4连通或8连通判断。在图像中，最小的单位是像素，每个像素周围有8个邻接像素，常见的邻接关系有2种：4邻接与8邻接。4邻接一共4个点，即上下左右，如下左图所示。8邻接的点一共有8个，包括了对角线位置的点，如下右图所示。
在skimage包中，我们采用measure子模块下的label()函数来实现连通区域标记。
函数格式：
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参数中的image表示需要处理的二值图像，connectivity表示连接的模式，1代表4邻接，2代表8邻接。
输出一个标记数组(labels), 从0开始标记。
?
在代码中，有些地方乘以1，则可以将bool数组快速地转换为int数组。
结果如图：有10个连通的区域，标记为0-9
如果想分别对每一个连通区域进行操作，比如计算面积、外接矩形、凸包面积等，则需要调用measure子模块的regionprops()函数。该函数格式为：
?
返回所有连通区块的属性列表，常用的属性列表如下表：
属性名称
类型
描述
area
int
区域内像素点总数
bbox
tuple
边界外接框(min_row, min_col, max_row, max_col)
centroid
array
质心坐标
convex_area
int
凸包内像素点总数
convex_image
ndarray
和边界外接框同大小的凸包
coords
ndarray
区域内像素点坐标
eccentricity
float
离心率
equivalent_diameter
float
和区域面积相同的圆的直径
euler_number
int
区域欧拉数
extent
float
区域面积和边界外接框面积的比率
filled_area
int
区域和外接框之间填充的像素点总数
perimeter
float
区域周长
label
int
区域标记
3、删除小块区域
有些时候，我们只需要一些大块区域，那些零散的、小块的区域，我们就需要删除掉，则可以使用morphology子模块的remove_small_objects()函数。
函数格式：skimage.morphology.remove_small_objects(ar,min_size=64,connectivity=1,in_place=false)
参数：
ar: 待操作的bool型数组。
min_size: 最小连通区域尺寸，小于该尺寸的都将被删除。默认为64.
connectivity: 邻接模式，1表示4邻接，2表示8邻接
in_place: bool型值，如果为true,表示直接在输入图像中删除小块区域，否则进行复制后再删除。默认为false.
返回删除了小块区域的二值图像。
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在此例中，我们将面积小于300的小块区域删除(由1变为0)，结果如下图：
4、综合示例：阈值分割+闭运算+连通区域标记+删除小区块+分色显示
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以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助
