在数字图像处理中，删除一些小面积的噪点点是非常常见的操作，本文将介绍如何使用OpenCV C++实现删除小面积区域。

首先我们要知道，OpenCV中图像是以矩阵存储的，我们要遍历每个像素点，判断它是否属于小面积区域。一般来说，我们使用二值化方法将图像转为黑白图像（即只有黑色和白色两种颜色），这样方便我们判断每个像素点的颜色。

接下来，我们使用OpenCV提供的findContours函数对图像进行轮廓提取，将所有的轮廓存储为一个向量。然后使用contourArea函数计算每个轮廓的面积，如果该轮廓面积小于设定的阈值，则表示该区域为小面积区域，我们可以使用drawContours函数将该区域涂成白色，即删除该小面积区域。

示例代码如下：

Mat img = imread("input.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); //读取图像
Mat binaryImg; //定义二值化图像
threshold(img, binaryImg, 100, 255, THRESH_BINARY); //二值化图像
vector<vector<Point>> contours; //定义轮廓向量
findContours(binaryImg, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE); //提取轮廓
for (int i = 0; i < contours.size(); ++i) {
  if (contourArea(contours[i]) < 100) { //设定阈值为100像素
    drawContours(binaryImg, contours, i, Scalar(255), -1); //删除小面积区域
  }
}
imshow("output", binaryImg); //显示输出图像
waitKey(0); //等待按键

以上代码将读取一张名为input.jpg的图像，并将其转为二值化图像。然后提取图像轮廓，并遍历每个轮廓，判断该轮廓面积是否小于100像素，如果是，则删除该轮廓所在的小面积区域。最后将处理后的图像显示并等待按键。

总结：本文介绍了使用OpenCV C++实现删除小面积区域的方法。我们可以使用二值化方法将图像转为黑白图像，然后提取图像轮廓，并根据设定的阈值删除小面积区域。此方法简单易懂，且效果良好，可以用于实际项目中的图像处理。

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