新答案
其实我只是想到了一个更好的办法：
B = A * (np.abs(scipy.ndimage.laplace(A)) > 0)
作为一个完整的例子：
import numpy as np
import scipy.ndimage
A = np.array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 0, 0],
[0, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 0, 0],
[0, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 0, 0],
[0, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 0, 0],
[0, 0, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])
B = A * (np.abs(scipy.ndimage.laplace(A)) > 0)
我认为这应该适用于所有情况（“标记”数组，例如A，无论如何......）。
如果您担心性能，可以将其分成几部分以减少内存开销：
B = scipy.ndimage.laplace(A)
B = np.abs(B, B) # Preform abs in-place
B /= B # This will produce a divide by zero warning that you can safely ignore
B *= A
这个版本更加冗长，但使用的内存应该少得多。
旧答案
我想不出一种用通常的 scipy.ndimage 函数一步完成的好方法。 （我觉得高帽过滤器应该可以满足你的要求，但我不太明白。）
然而，正如您所提到的，进行多次单独的侵蚀是一种选择。
如果您使用，即使在非常大的数组上，您也应该获得合理的性能find_objects提取每个标签的子区域，然后对子区域进行腐蚀。
例如：
import numpy as np
import scipy.ndimage
A = np.array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 0, 0],
[0, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 0, 0],
[0, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 0, 0],
[0, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 0, 0],
[0, 0, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])
regions = scipy.ndimage.find_objects(A)
mask = np.zeros_like(A).astype(np.bool)
for val, region in enumerate(regions, start=1):
if region is not None:
subregion = A[region]
mask[region] = scipy.ndimage.binary_erosion(subregion == val)
B = A.copy()
B[mask] = 0
这产生：
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 0, 0],
[0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0],
[0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0],
[0, 0, 2, 0, 0, 2, 2, 2, 2, 0, 0, 0],
[0, 0, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])
对于大型数组来说，性能应该是合理的，但这在很大程度上取决于不同标记对象跨越的区域有多大以及您拥有的标记对象的数量......
