- Blob功能用于查找和分析图像中的各种形状。
- Blob是先根据用户设定好的灰阶范围对图像进行分割，然后对目标进行查找和分析。
- Blob结果报告多种属性
面积
质心
周长
主轴
…
适用场景:
1.对象在尺寸、形状、方向上有很大差异（很难或不可能训练模型)
2.在背景中没有明显灰度阴影的对象
3.对象没有重叠或者连接
典型应用案例:
1.检测点胶的数量，尺寸，形状
2.检测不良晶元上墨水点的位置和大小
3.监测药片的破碎及大小
4.根据对象的大小，形状和位置等进行排序和分类
Blob使用时通常分为分割和分析两步。分割就是第一步，将Blob区域找出来。
Hard dynamic threshold是根据输入图像的直方图来自动计算合适的阈值。阈值是通过最小化在阈值两边的像素的权重方差来计算的。有双峰分布的直方图会出现很好的分割。如果不是双峰分布，可能就不能得到很好的分割。
一个blob就是由一组连通的像素组成。康耐视中对象使用8邻域，背景使用4邻域。
1.掌握BIob工具的基本操作方法
选择分割算法、设置分割阈值、设置分割区域、运行查看结果、设置测量参数、再次运行查看筛选后参数
2.了解Blob工具的基本原理
根据图像像素灰度值大小、或者像素个数占比，将图像分割对象和背景两部分，再设置筛选条件，选出合适的目标
3.了解Blob工具的典型应用场景
适合2D对象、高对比度(背景与对象对比明显)、无叠加、尺寸和形状不确定
