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【Halcon視頻教程】Blob分析的基本概念和實現流程

 

Blob分析（Blob Analysis）是對圖像中相同像素的連通域進行分析，該連通域稱為Blob。經二值化（Binary Thresholding）處理后的圖像中色斑可認為是blob。Blob分析工具可以從背景中分離出目標，並可以計算出目標的數量、位置、形狀、方向和大小，還可以提供相關斑點間的拓撲結構。在處理過程中不是對單個像素逐一分析，而是對圖像的行進行操作。圖像的每一行都用游程長度編碼（RLE）來表示相鄰的目標范圍。這種算法與基於像素的算法相比，大大提高了處理的速度。
　　基本概念
Blob(Binary large object)是指從圖像中獲取的二值區域，一般來說，該二指區域是圖像中的前景。在Halcon中，Blob是一個提取所得的region。Blob分析是指對該二值區域，進行面積、周長重心等特征的分析。
　　如下圖所示：左邊是一副原始圖片，右邊彩線包圍區域是是獲取的Blob區域，每個區域中十字的位置是Blob分析所得的重心位置。

　　實現流程
Blob的實現流程大致可分為3個步驟：獲取圖像、提取Blob、Blob分析。
1.獲取圖像：獲取圖像是指通過相機設備得到原始圖像提取Blob
2.提取Blob是根據需求提取要分析的目標二指區域Blob分析
3.對提取出來的二值區域進行特征分析
　　存在的難點
　　以上是Blob分析的大致步驟。雖然看上去很簡單，但實際上存在兩個方面的難點。
1. 步驟的完善
　　以上3步為大致步驟，是一種抽象下的理想狀態，實際上，提取Blob之前和分析Blob之后也存在重要的步驟。比如，提取Blob之前一般要設計圖像的去噪和增強處理；分析Blob之后需要將Blob進行選取，或者將Blob重心的像素值向物理坐標系坐標值的轉化。
2. 實現方法需具體分析
　　每一個步驟中實現的方法需要根據具體圖片具體分析，就拿閾值分割提取Blob而言，使用固定閾值還是動態閾值，這都是根據圖片情況進行具體分析的。

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