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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：
skimage.morphology.convex_hull_image(image)
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：
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import data,color,morphology
#生成二值测试图像
img=color.rgb2gray(data.horse())
img=(img<0.5)*1
chull = morphology.convex_hull_image(img)
#绘制轮廓
fig, axes = plt.subplots(1,2,figsize=(8,8))
ax0, ax1= axes.ravel()
ax0.imshow(img,plt.cm.gray)
ax0.set_title(‘original image‘)
ax1.imshow(chull,plt.cm.gray)
ax1.set_title(‘convex_hull image‘)
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：
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import data,color,morphology,feature
#生成二值测试图像
img=color.rgb2gray(data.coins())
#检测canny边缘,得到二值图片
edgs=feature.canny(img, sigma=3, low_threshold=10, high_threshold=50)
chull = morphology.convex_hull_object(edgs)
#绘制轮廓
fig, axes = plt.subplots(1,2,figsize=(8,8))
ax0, ax1= axes.ravel()
ax0.imshow(edgs,plt.cm.gray)
ax0.set_title(‘many objects‘)
ax1.imshow(chull,plt.cm.gray)
ax1.set_title(‘convex_hull image‘)
plt.show()
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：
skimage.measure.label（image,connectivity=None)
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。
import numpy as np import scipy.ndimage as ndi from skimage import measure,color import matplotlib.pyplot as plt #编写一个函数来生成原始二值图像 def microstructure(l=256): n = 5 x, y = np.ogrid[0:l, 0:l] #生成网络 mask = np.zeros((l, l)) generator = np.random.RandomState(1) #随机数种子 points = l * generator.rand(2, n**2) mask[(points[0]).astype(np.int), (points[1]).astype(np.int)] = 1 mask = ndi.gaussian_filter(mask, sigma=l/(4.*n)) #高斯滤波 return mask > mask.mean() data = microstructure(l=128)*1 #生成测试图片 labels=measure.label(data,connectivity=2) #8连通区域标记 dst=color.label2rgb(labels) #根据不同的标记显示不同的颜色 print(‘regions number:‘,labels.max()+1) #显示连通区域块数(从0开始标记) fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 4)) ax1.imshow(data, plt.cm.gray, interpolation=‘nearest‘) ax1.axis(‘off‘) ax2.imshow(dst,interpolation=‘nearest‘) ax2.axis(‘off‘) fig.tight_layout() plt.show()
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
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。
import numpy as np import scipy.ndimage as ndi from skimage import morphology import matplotlib.pyplot as plt #编写一个函数来生成原始二值图像 def microstructure(l=256): n = 5 x, y = np.ogrid[0:l, 0:l] #生成网络 mask = np.zeros((l, l)) generator = np.random.RandomState(1) #随机数种子 points = l * generator.rand(2, n**2) mask[(points[0]).astype(np.int), (points[1]).astype(np.int)] = 1 mask = ndi.gaussian_filter(mask, sigma=l/(4.*n)) #高斯滤波 return mask > mask.mean() data = microstructure(l=128) #生成测试图片 dst=morphology.remove_small_objects(data,min_size=300,connectivity=1) fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 4)) ax1.imshow(data, plt.cm.gray, interpolation=‘nearest‘) ax2.imshow(dst,plt.cm.gray,interpolation=‘nearest‘) fig.tight_layout() plt.show()
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：
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原文地址：http://www.cnblogs.com/denny402/p/5166258.html
