Opencv 斑点的像素高度和宽度

我有一些斑点的图像。有些是一个像素点，有些不是。当我使用cvBlobsLibs查找一个像素点的高度和宽度时，它显示的值等于零。这是正确的吗？我试图用轮廓来填充一个点像素，但似乎也失败了。有没有其他方法可以去除一点像素，甚至去除等于零的高度或宽度？

我不知道为什么单个像素元素的面积为零。（我的想法是应该是这样的）。查看文档以了解更多信息。上面说，面积是用绿色公式计算的，所以面积和像素数可能不同

其次，要消除这种干扰，可以使用medianFilter。下面我使用Python展示了它

输入图像：

现在代码：

>>> img2 = cv2.imread('D:\Abid_Rahman_K\work_space\mask.png',0)

>>> contours,hierarchy = cv2.findContours(img,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

非零像素数：

>>> cv2.countNonZero(img2)
121

>>> blur = cv2.medianBlur(img2,5)
>>> cv2.countNonZero(blur)
0

现在应用medianFilter并再次检查非零像素数：

>>> cv2.countNonZero(img2)
121

>>> blur = cv2.medianBlur(img2,5)
>>> cv2.countNonZero(blur)
0

输出图像：

编辑：

如果图像有对象，则模糊不会对其产生太大影响

输入图像：

输出图像：

在此答案的第二条评论后编辑。

正如Mizuki所评论的，在中值滤波后，紧密放置的对象有可能相互连接。为了理解这一点，我在这里给出了一张维基百科页面上的图片。使用大半径中值滤波器后，检查由黑线分隔的黄色对象如何连接

这是因为，中值滤波器使用一个窗口来计算该窗口中所有值的中值，并用该中值替换中心元素。随着窗口大小的增加，将使用更多的元素来计算中值。这样就消除了狭窄的间隙

维基百科的文章很好：

另请参见此链接以获取简单解释：

为了避免这种情况，还有另一种方法叫做腐蚀和膨胀（都是在OpenCV中实现的）。简单地说，侵蚀减小了白色物体的大小，膨胀增大了白色物体的大小

所以侵蚀会去除小的白色像素，但也会缩小物体的大小。所以我们用扩张来恢复它的大小。因为，由于腐蚀，所有白噪声都已被去除，所以它们不会以膨胀的形式回来

---

这是一个很好的消除噪音的步骤。

感谢您的回复和回答。中值滤波器可以去除一个像素点和那些“h和w等于零”的斑点。但有一点是，这些斑点也连接在一起，这不是我想要的。不管怎样，我想我也可以用它。谢谢你，阿比德。如果您有时间，不妨尝试一下cvBlobsLib。你会看到，如果它是一个像素点，那么宽度和高度都是零。是的，OpenCV本身就是零。（cvBlobsLib也是如此）。我忘了还有一件事要提，那就是这些斑点之间的联系。我有一个主意。我会尽快编辑它的工作。