消除面积比小于treshold python的连接像素数

我在这个问题上看了下面的例子：它非常接近我所需要的

然而，那里的分析是基于连接像素的数量，比如说，现在我想连同低于一定数量像素的区域一起移除，也就是纵横比不同于“正方形”的区域

例如，在下图（左面板）中，假设我有一条1900像素的红线，这意味着使用treshold

# now remove the labels
for label,size in enumerate(label_size):
    if size < 1800:
        Z[Zlabeled == label] = 0

#现在移除标签
对于标签，枚举中的大小（标签大小）：
如果尺寸小于1800：
Z[Z标签==标签]=0

红线不会被消除。但是如果现在我增加阈值（比如说2000），我可能会消除右边面板上的两个大数字，这是我想要的输出。我需要如何修改代码来考虑连接组件的纵横比？

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提前感谢：

一个可能的解决方案是使用以这种方式完成的连接组件分析

from scipy.ndimage.measurements import label
structure = np.ones((3, 3), dtype=np.int)


labeled, ncomponents = label(Z, structure)



indices = np.indices(Z.shape).T[:,:,[1, 0]]





for i in range(1,ncomponents):
    pixelcount = (np.sum(labeled==i))

    xs = indices[labeled==i][:,0]
    ys = indices[labeled==i][:,1]
    area = (np.max(xs)-np.min(xs)+2)*(np.max(ys)-np.min(ys)+1)
    if (pixelcount/area<1):
        pass
        labeled[labeled==i] = 0

plt.figure(1)
plt.imshow(labeled,cmap='jet')

来自scipy.ndimage.measurements导入标签
结构=np.one（（3，3），数据类型=np.int）
已标记，ncomponents=标签（Z，结构）
指数=np.指数（Z.形状）.T[：，：，[1,0]]
对于范围内的i（1，n组分）：
像素计数=（np.sum（标记==i））
xs=索引[标记==i][：，0]
ys=索引[标记==i][：，1]
面积=（np.max（xs）-np.min（xs）+2）*（np.max（ys）-np.min（ys）+1）
if（像素计数/面积）