例如，图像如下所示：import cv2

import numpy as np

img = cv2.imread("mdb168.pgm",0)

import matplotlib.pyplot as plt

plt.imshow(img, cmap="gray")

我想删除图像中所有的伪影和不必要的部分。在

为此，我首先对图像进行二值化

^{pr2}$

使用开口kernel = np.ones((20,20),np.uint8)

opening = cv2.morphologyEx(thresh1, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

plt.imshow(opening, cmap="gray")

然后是侵蚀kernel = np.ones((120,120),np.uint8)

erosion = cv2.erode(opening,kernel,iterations = 1)

plt.imshow(erosion, cmap="gray")

然后将此蒙版与原始图像合并merged = cv2.bitwise_and(img, img , mask=erosion)

plt.imshow(merged, cmap="gray")

我现在要切除左上角的胸肌。

在本出版物中：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26742491

它们使用完全相同的数据集，并使用“种子区域生长”来实现这一点。

但是，没有提供代码，我在opencv中找不到这个。在

我可以通过再做扩张/腐蚀等来达到类似的效果，但我正在寻找一个更具普遍性的解决方案。

另外，有些图像没有显示肌肉，这也应该被检测到。在