Question

在分析图像以查找具有运动的区域的情况下，这是我作为中间结果使用opencv和python（假定它们是100％二进制的）的结果：

所以我的问题是：有没有办法找到具有特定“厚度”阈值的白色斑点？

大致如下：

我一直在寻找转换和操作，例如连接的组件和形态转换，但是这些都行不通，我不知道该从哪里开始。

Answer 1

形态学上的开口是解决此问题的理想选择。它会去除所有比给定直径薄的白色部分。

在OpenCV中，它是使用op=cv2.MORPH_OPEN在cv2.morphologyEx中实现的：

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.cv.MORPH_ELLIPSE, diameter)
output = cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

但是请注意，这会删除较薄的对象的一部分，如果一部分足够宽，则不会留下完整的对象。可以使用通过重建的开孔，先进行侵蚀再进行形态重建（也称为测地膨胀）来实现。

OpenCV没有该算法。 This Q&A概述了如何在OpenCV中实现它，但这是一种非常昂贵的算法，效率更高。

Scikit图像中可能有一个实现，我没有找到它。

DIPlib（带有称为PyDIP的Python绑定）（也是我的作者）有一个dip.OpeningByReconstruction，但是您必须从源代码构建库，因为我们还没有一个简单的预打包的Python版本。