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1 寻找色块函数

image.find_blobs(thresholds, roi=Auto, x_stride=2, y_stride=1, invert=False, area_threshold=10, pixels_threshold=10, merge=False, margin=0, threshold_cb=None, merge_cb=None)

Thresholds是你想识别的颜色的阙值，注意它是一个列表对象。

roi即你感兴趣的区域。 x_stride 就是查找的色块的x方向上最小宽度的像素，y_stride 就是查找的色块的y方向上最小宽度的像素，默认为2。 invert反转阙值。 area_threshold 面积阈值，如果色块被框起来的面积小于这个值，会被过滤掉。 pixels_threshold 像素个数阈值，如果色块像素数量小于这个值，会被过滤掉。 merge 合并，如果设置为True，那么合并所有重叠的blob为一个。 margin 边界，如果设置为1，那么两个blobs如果间距1一个像素点，也会被合并。

2 BLOB色块对象

blob.rect() 返回这个色块的外框——矩形元组(x, y, w, h)，可以直接在image.draw_rectangle中使用。

blob.x() 返回色块的外框的x坐标（int），也可以通过blob[0]来获取。 blob.y() 返回色块的外框的y坐标（int），也可以通过blob[1]来获取。 blob.w() 返回色块的外框的宽度w（int），也可以通过blob[2]来获取。 blob.h() 返回色块的外框的高度h（int），也可以通过blob[3]来获取。 blob.pixels() 返回色块的像素数量（int），也可以通过blob[4]来获取。 blob.cx() 返回色块的外框的中心x坐标（int），也可以通过blob[5]来获取。 blob.cy() 返回色块的外框的中心y坐标（int），也可以通过blob[6]来获取。 blob.area() 返回色块的外框的面积。应该等于(w * h)

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