Python OpenCV boundingRect输出

我不熟悉OpenCV和Python，我制作了一个程序，可以找到面积大于500的轮廓，并将它们保存到一个新图像中。我在互联网上建议使用boundingRect，它运行良好，但我在图像输出方面遇到了一个问题。似乎感兴趣区域附近的噪音也被保存了下来。如下图所示，在ROI旁边有一些微小的形状。输出对其他图像很好，只是我想消除像这样的噪音。有没有办法消除输出中的此类噪音

以下是我制作的程序的输出：

以下是输入图像：

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根据输入数据的假设，可能有几种解决方案

可能的方法

如果ROI的颜色与其他颜色明显不同

1-1。在找到轮廓之前，可以使用RGB设置输入图像的阈值

如果要查找的对象的面积比其他对象大得多

2-1。把洞填好

2-2。计算BLOB的大小，并排除除最大BLOB外的所有BLOB（）

如果多个物体的轮廓之间有交点，方法2肯定无法分割单个细胞的区域。

用轮廓隐藏 此解决方案使用

cv2.drawContours（）

简单地在噪声上绘制黑色轮廓。我对黑白样本图像进行了几次迭代放大，按面积过滤轮廓，然后在噪声上绘制黑色轮廓线。我使用了阈值功能，因为在最初看似简单的黑白图像中发现了一些微小的噪声

输入：

代码：

导入cv2
阈值_值=10
img=cv2.imread（“cells_BW.jpg”）
img=cv2.medianBlur（img，5）
扩张=cv2。扩张（img，（3,3），迭代次数=3）
img_gray=cv2.CVT颜色（img，cv2.COLOR_BGR2GRAY）
（T，thresh）=cv2.阈值（img_灰度，thresh_值，255，cv2.thresh_二进制）
_，等高线，层次=cv2.findContours（阈值，cv2.RETR\u树，cv2.CHAIN\u近似值\u简单）
轮廓=[如果cv2.contourArea（i）<5000，则轮廓中的i表示i]
cv2.绘制等高线（img，等高线，-1，（0,0,0），10，线型=8）
imwrite（“cells\u BW\u CLEAN.jpg”，img）

输出：

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你能发布你的输入图像吗？哦，是的，我当然会编辑帖子。你只想从黑白图像中删除小轮廓？是的，如果可能的话。如果你正确设置阈值，然后进行侵蚀，你就不必担心这些不需要的小斑点。

import cv2

thresh_value = 10
img = cv2.imread("cells_BW.jpg")
img = cv2.medianBlur(img, 5)
dilation = cv2.dilate(img,(3,3),iterations = 3)
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
(T, thresh) = cv2.threshold(img_gray, thresh_value, 255, cv2.THRESH_BINARY)
_, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours = [i for i in contours if cv2.contourArea(i) < 5000]
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0,0,0), 10, lineType=8)

cv2.imwrite("cells_BW_CLEAN.jpg", img)