Python 图像分割中未标记像素的清除

我的图像分割结果如下所示：

正如您所看到的，分割图中有一些小间隙。这些间隙像素已被分配值0；所有其他非间隙像素已指定非0类值

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是否有一种方法，也许在

skimage

中的某个地方，可以对空像素执行类似于k-最近插值的操作，以便为它们分配与其邻域一致的值？我试着自己编写这个函数，但速度太慢了。

您可以使用opencv的形态学关闭操作。（参考：）

我尝试对您的图像执行相同的操作：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = plt.imread('image path')
plt.imshow(img)

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您可以使用内核大小和迭代次数。对于较小的图像，可以找到3或5的内核大小。您可以增加迭代次数来关闭较大的孔。

您可以使用opencv的形态学关闭操作。（参考：）

我尝试对您的图像执行相同的操作：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = plt.imread('image path')
plt.imshow(img)

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您可以使用内核大小和迭代次数。对于较小的图像，可以找到3或5的内核大小。你可以增加迭代次数来闭合更大的孔。

形态学闭合非常好，但可以修改对象的形状，它会在边缘添加一些人工制品。

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对于您的问题，我认为您应该使用findContour，然后使用fillpoly来删除孔。

形态学闭合非常好，但可以修改对象的形状，它会在边缘添加一些伪影。

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对于您的问题，我认为您应该使用findContour，然后使用fillpoly来删除孔。

您是否可以提供图像本身，而不是图像打印的屏幕截图，这有点像复印件的复印件……您可以使用Python Wand（使用Imagemagick）处理连接的组件将小区域合并到其周围区域。请参见“道歉”中“已连接组件”下的“区域阈值”。我最近开始使用JupyterLab，他们下载输出图像（）的方式相当非直观。您能提供图像本身，而不是像复印件的复印件一样的图像绘图截图吗？您可以用Python Wand（使用Imagemagick）处理连接的组件将小区域合并到其周围区域。请参见“道歉”中“已连接组件”下的“区域阈值”。我最近开始使用JupyterLab，他们下载输出图像（）的方式非常不直观。