Почему ndimage.label(image) помечает лишние фигуры среди рассмотренных?

Когда я использую ndimage.label(img), импортированный из пакета scipy, для маркировки изображения PNG в оттенках серого, оно ведет себя следующим образом.
У меня есть два изображения с некоторыми формами, созданными Photoshop:
Первое изображение:
http://imageshack.us/a/img140/8669/onehx.png
Я выполняю этот код на изображении выше.

>>> from scipy.misc import imread
>>> from scipy.ndimage import (label,find_objects)

>>> img=imread('first.jpg')
>>> x,y = label(img)
>>> print y                 # Prints exactly "4" shapes ,which is right.
4

>>> f=find_objects(x)
>>> print f                 # Returns exactly the "4" slices of the considered shapes.
[(slice(16L, 61L, None), slice(149L, 189L, None)),  
(slice(30L, 40L, None), slice(60L, 90L, None)),  
(slice(50L, 70L, None), slice(20L, 120L, None)),  
(slice(96L, 149L, None), slice(130L, 186L, None))]

До сих пор все работало нормально.
Но когда я делаю фигуру с помощью гладкой кисти, как показано здесь:

Второе изображение:
http://imageshack.us/a/img822/5696/twozg.png
Я выполняю этот код на втором изображении

>>> from scipy.misc import imread
>>> from scipy.ndimage import (label,find_objects)

>>> img=imread('second.jpg')
>>> x,y = label(img)
>>>print y               # Prints more than "5" shapes ,which is wrong.
6

>>> f=find_objects(x)
>>> print f               # Return more than the "5" slices of the considered shapes.
                          #But still has the "5" slices of the "5" considered shapes 
                          #among the other slices which I'm confused of.  
[(slice(16L, 61L, None), slice(149L, 189L, None)),  
(slice(30L, 40L, None), slice(60L, 90L, None)),  
(slice(50L, 70L, None), slice(20L, 120L, None)),  
(slice(96L, 149L, None), slice(130L, 186L, None)),  
(slice(126L, 170L, None), slice(65L, 109L, None)),  
(slice(127L, 128L, None), slice(79L, 80L, None))]    #This is the extra object.

Я просто хочу знать, почему ndimage.label(img) помечает больше фигур, чем рассматриваемые, когда я использую гладкую кисть.
Да, она может помечать рассматриваемые фигуры, но зачем лишняя маркировка и как я могу избавиться от лишних помеченных фигур.

Примечание:
(1)Дополнительные фигуры - это даже не фигуры, а своего рода тонкие черные области.!!
(2)Они ведут себя так же, если изображение было в формате RGB.
( 3) шаблон ненулевых значений в фигуре, нарисованной гладкой кистью, выглядит так:

>>> obj_6            #Not quite right but it's similar to this structure
array([[  0,   0,   1,   1,   1,   1,   0,   0],  
       [  0,   1,   6,  12,  15,   9,   3,   0],  
       [  0,   7,  24,  50,  57,  35,  12,   1],  
       [  2,  14,  52, 105, 119,  74,  24,   3],
       [  2,  16,  60, 122, 139,  86,  29,   4],
       [  1,  10,  37,  77,  88,  54,  18,   3],
       [  0,   3,  12,  25,  29,  18,   5,   1],
       [  0,   0,   1,   4,   5,   3,   1,   0]], dtype=uint8)

(4) Чтобы получить полную картину:
один:
два:< br>
Спасибо за терпение.

Обновление(1):
Чтобы внести ясность, я разместил два изображения и соответствующие результаты: