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斑点分析的算法非常简单：在图像中，相关对象的像素(也称为前景)通过其灰度值来识别。例如，图中示例显示了液体中的组织颗粒。这些粒子是明亮的，液体(背景)是暗的。通过选择明亮的像素(阈值)，可以很容易检测到颗粒。在许多应用中，暗像素和亮像素的简单条件不再成立，但结果相同可以通过额外的预处理或像素选择/分组的替代方法来实现。
在这种情况下，斑点分析的优点是HALCON提供了大量算子使其具有极大的灵活性。此外，这些方法通常具有很高的性能。斑点分析也可以与许多其他视觉任务相结合，例如作为预处理步骤，灵活地生成交互区域。
基本概念
斑点分析主要包括三个部分：
获取图像
分割图像
采集图像后，接下来的任务是选择前景像素。这也称为分割。结果
在HALCON中通常将此过程为Blob(二进制大对象)，数据类型为区域(a region)。
提取目标特征
在最后一步中，将计算出诸如面积(像素数)，重心或方向之类的特征
该基本概念的一个示例是以下程序，该程序属于上述示例。在此，从
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