Pour visualiser le résultat sur l'image d'origine et comparer les mesures, il suffit de superposer sur l'image en niveaux de gris initiale ( pour ne pas avoir à remonter tout en haut de la page) le contour des objets obtenus dans les 2 images binaires ; en choisissant la couleur bleue pour l'image érodée et le rouge pour l'image originale (c'est à dire l'image binaire résultant de la segmentation de l'image en niveaux de gris de départ), voici ce que l'on obtient :

On peut tout de suite remarquer que dans l'image érodée, on n'a plus les petites régions parasites existant dans l'image binaire originale (dans la moitié supérieure en particulier), c'est ce que nous cherchions à obtenir.
Pour juger de l'impact de cette opération sur la mesure, on peut demander à l'ordinateur de compter les régions de points connexes, afin de connaître le nombre total d'objets, la taille du plus grand ainsi que la taille moyenne de tous les objets et ce, pour chacune des 2 images binaires; on obtient alors les résultats suivants :

pour l'image originale : un nombre d'objet total de 344 l'objet le plus grand a une taille de 4546 pixels la taille moyenne des objets est de 125,90 pixels

pour l'image érodée : un nombre d'objets total de 92 l'objet le plus grand a une taille de 3165 pixels la taille moyenne des objets est de 362,92 pixels

Il en ressort que l'on a un nombre plus petit d'objets dans l'image érodée que dans l'image originale : on se doute que cela correspond aux petites régions parasites que l'on a éliminées en érodant l'image binaire originale.
De plus, on remarque que la taille la plus grande est obtenue dans l'image originale : ceci se comprend facilement du fait du principe même de l'opération d'érosion qui diminue la taille des objets plus grands que l'élément structurant et qui élimine les objets plus petits que l'élément structurant.
D'autre part, la taille moyenne des objets est plus petite dans l'image originale que dans l'image érodée ; ceci s'explique par le fait que dans l'image originale, on a la présence de petites régions parasites de taille négligeable mais qui, par leur grand nombre, font beaucoup pencher la moyenne vers le bas ; au contraire, dans l'image binaire érodée, celles-ci n'existant plus, la moyenne va donc être plus élevée.

• pour l'image originale :
  
  

  

  On a l'impression, avec cet histogramme, que la taille maximale des objets de l'image originale est d'environ 1200 pixels alors que l'on a trouvé 4546 pixels avec l'opérateur d'un logiciel d'analyse d'images; ceci vient du fait que le nombre d'objets de taille supérieure à environ 1200 pixels est négligeable ( les logiciels d'analyse d'images nous le "disent") et par conséquent impossible à visualiser sur un tel histogramme. N.B : un zoom sur la partie correspondante de l'histogramme permettrait de visualiser les "petits" batons relatifs à ces grands objets.

  
  
  
• pour l'image érodée :

  

  
  Les résultats que l'on peut extraire à partir de cet histogramme corroborent ceux obtenus dans la page précédente.