利用PIL / Pillow快速算法去除图像中的杂散像素

Question

我需要从动态生成的图像中移除孤独/杂散像素，也就是说，不属于宽度/高度超过4像素的任何形状的像素，这只是一个例子，仅仅是一个例子。说明一个，但问题是一样的。

正如你所看到的，我有很多＆＃34;杂散像素＆＃34;我需要从我的图像中删除，每个不属于中心形状的黑点每个都是1像素，有时会有两个黑色像素或更多像这样

现在，想象一下我们正在检查像素，我们有:(我们正在检查的像素总是5）

我需要制作5个白色，因为2和6没有连接。

所以，例如在这种情况下：

它不应该是5白色，因为它旁边有3个像素。

我认为会这样做，不是吗？

到目前为止，我的算法效率非常低，我需要检查巨大的图像，我需要快速完成，这是迄今为止看起来如何（伪代码）

# all pixels in the image
for x in range(image_width):
    for y in range(image_height):

        # all 8 pixels surrounding the pixel we are stepped into
        for r in range (x -1, x + 1) and k in range (y -1, y + 1)):
            if pixel[r, k] is black:
               black_pixels += 1
               if black_pixels > 2:
                  #make it white
                  pixel[x, y] = (255, 255, 255)
                  #stop
                  break

Haven没有对代码进行测试，但它应该有用，虽然这可能对我需要的速度来说太慢了，我需要一个可以从我的图像中删除杂散像素的快速算法，如{{ 3}}

任何建议都非常受欢迎。