對於上圖的二值化影象，要去除左下角和右上角的噪點，方法：使用opencv去掉黑色面積較小的連通域。

程式碼

CvSeq* contour = NULL; double minarea = 100.0; double tmparea = 0.0; CFileDialog dlg(true); if (dlg.DoModal()==IDOK) { CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0); IplImage* img_src= cvLoadImage(dlg.GetPathName(),CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR); IplImage* img_Clone=cvCloneImage(img_src); //訪問二值影象每個點的值 uchar *pp; //顯示原始影象 cvNamedWindow("img_src",CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvShowImage("img_src", img_src); IplImage* img_dst = cvCreateImage(cvGetSize(img_src),IPL_DEPTH_8U,1); //------------搜尋二值圖中的輪廓，並從輪廓樹中刪除面積小於某個閾值minarea的輪廓-------------// CvScalar color = cvScalar(255,0,0);//CV_RGB(128,0,0); CvContourScanner scanner = NULL; scanner = cvStartFindContours(img_src,storage,sizeof(CvContour),CV_RETR_CCOMP,CV_CHAIN_APPROX_NONE,cvPoint(0,0)); //開始遍歷輪廓樹 CvRect rect; while (contour=cvFindNextContour(scanner)) { tmparea = fabs(cvContourArea(contour)); rect = cvBoundingRect(contour,0); if (tmparea < minarea/*||tmparea>4900*/) { //當連通域的中心點為黑色時，而且面積較小則用白色進行填充 pp=(uchar*)(img_Clone->imageData + img_Clone->widthStep*(rect.y+rect.height/2)+rect.x+rect.width/2); if (pp[0]==0) { for(int y = rect.y;y<rect.y+rect.height;y++) { for(int x =rect.x;x<rect.x+rect.width;x++) { pp=(uchar*)(img_Clone->imageData + img_Clone->widthStep*y+x); if (pp[0]==0) { pp[0]=255; } } } } } } cvSaveImage("c://temp//aav.bmp",img_Clone);

 
分析：對於上圖來說連通域共有：

這麼七個，我們的目標是去除2號和3號連通域，

程式中語句 tmparea = fabs(cvContourArea(contour));可以得到當前連通域的面積，當此面積小於閾值時對其填充為白色。

rect = cvBoundingRect(contour,0); 得到的是框住連通域的最小矩形，對矩形中的黑色部分將其填充為白色，但是這樣的話，連通域6和4兩個連通域被填充成了白色的矩形，這顯然不符合我們的要求，這樣就要判斷此連通域是黑色聯通域還是白色連通域，採用的方法是測試矩形的中心點，如果其為黑色，則認為此連通域是黑色連通域，否則為白色聯通域，對於黑色聯通域我們對其進行白色填充處理，對於白色聯通域則保持不變。