使用skimage去除二值图内部0值小斑点时函数无效怎么办

你调用的函数和要实现的需求完全不匹配，这是处理没效果的核心原因：

• morphology.remove_small_objects() 的作用是删除二值图中像素值为1的前景区域里，面积低于阈值的小连通块，它不会对像素值为0的背景区域做任何处理，自然没法清除前景内部像素值为0的小斑点（也就是前景包裹的孔洞）。
• 额外注意：这个函数要求输入的二值图为布尔（bool）类型，如果你的img_test是uint8格式的0/1数值数组，哪怕是要删除前景小碎块，也可能出现调参完全没效果的情况。

要去除前景（值为1）内部值为0的小斑点，需要调用专门处理孔洞的remove_small_holes函数，操作步骤如下：

1. 先把输入图像转为bool类型（如果已经是bool格式可以跳过这步）

from skimage import morphology
import numpy as np
img_bool = img_test.astype(bool)

2. 调用小孔洞移除函数，area_threshold参数设置为你要过滤的0值小斑点的最大面积，连通性参数connectivity根据需求选1（4连通）或2（8连通）即可：

# 示例为过滤面积小于500的内部0值斑点
im1 = morphology.remove_small_holes(img_bool, area_threshold=500, connectivity=1)
# 如果后续需要使用0/1数值格式的图像，转回对应类型即可
im1 = im1.astype(np.uint8)

如果同时需要清除前景外的零散小碎块、填充前景内的小斑点，两个函数按顺序配合使用就行：先调用remove_small_objects清理前景碎块，再调用remove_small_holes填充内部孔洞。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Alex