上述计算图像导数的方法有一些缺陷：在该方法中，滤波器的尺度需要随着图像分辨率的变化而变化。为了在图像噪声方面更稳健，以及在任意尺度上计算导数，我们可以使用高斯导数滤波器：
Ix=I*Gσx 和 Iy=I*Gσy
其中，Gσx和 Gσy 表示 Gσ 在 x 和 y 方向上的导数，Gσ 为标准差为 σ 的高斯函数。
我们之前用于模糊的 filters.gaussian_filter() 函数可以接受额外的参数，用来计算高斯导数。可以简单地按照下面的方式来处理：
sigma = 5 # 标准差 imx = zeros(im.shape) filters.gaussian_filter(im, (sigma,sigma), (0,1), imx) imy = zeros(im.shape) filters.gaussian_filter(im, (sigma,sigma), (1,0), imy)该函数的第三个参数指定对每个方向计算哪种类型的导数，第二个参数为使用的标准差。你可以查看相应文档了解详情。图 1-11 显示了不同尺度下的导数图像和梯度大小。你可以和图 1-9 中做相同尺度模糊的图像做比较。
图 1-11：使用高斯导数计算图像导数：x 导数图像（上），y 导数图像（中），以及梯度大小图像（下）；（a）为原始灰度图像，（b）为使用 σ=2 的高斯导数滤波器处理后的图像，（c）为使 用 σ=5 的高斯导数滤波器处理后的图像，（d）为使用 σ=10 的高斯导数滤波器处理后的图像
1.4.3 形态学：对象计数形态学（或数学形态学）是度量和分析基本形状的图像处理方法的基本框架与集合。形态学通常用于处理二值图像，但是也能够用于灰度图像。二值图像是指图像的每个像素只能取两个值，通常是 0 和 1。二值图像通常是，在计算物体的数目，或者度量其大小时，对一幅图像进行阈值化后的结果。你可以从 大体了解形态学及其处理图像的方式。
scipy.ndimage 中的 morphology 模块可以实现形态学操作。你可以使用 scipy.ndimage 中的 measurements 模块来实现二值图像的计数和度量功能。下面通过一个简单的例子介绍如何使用它们。
考虑在图 1-12a3 里的二值图像，计算该图像中的对象个数可以通过下面的脚本实现：
3这个图像实际上是图像“分割”后的结果。如果你想知道该图像是如何创建的，可以查看 9.3 节。
from scipy.ndimage import measurements,morphology # 载入图像，然后使用阈值化操作，以保证处理的图像为二值图像 im = array(Image.open(\'houses.png\').convert(\'L\')) im = 1*(im<128) labels, nbr_objects = measurements.label(im) print "Number of objects:", nbr_objects