1.1、blob分析概念在计算机视觉中的Blob(Binary large object)是指图像中的具有相似颜色、纹理等特征所组成的一块连通区域，一般来说，该区域就是图像中的前景。
在Halcon中，Blob是一个提取所得的region。
举例来说，假如现在有一块刚生产出来的玻璃，表面非常光滑，平整。如果这块玻璃上面没有瑕疵，那么，我们是检测不到“灰度突变”的；相反，如果在玻璃生产线上，由于种种原因，造成了玻璃上面有一个凸起的小泡、有一块黑斑、有一点裂缝。
blob分析应用案例：纺织品的瑕疵检测，玻璃的瑕疵检测，机械零件表面缺陷检测，可乐瓶缺陷检测，药品胶囊缺陷检测等场合。
Blob分析目的在于对图像中的2-D形状进行检测和分析，得到诸如目标位置、形状、方向和目标间的拓扑关系（即包含关系）等信息。根据这些信息可对目标进行识别。在某些应用中我们不仅需要利用2D的形状特征，还要利用Blob分析之间的特征关系。
Blob分析的主要内容包括：（1）图像分割：将图像中的目标和背景分离。（2）去噪：消除或减弱噪声对目标的干扰：（3）场景描述：对目标之间的拓扑关系进行描述。（4）特征量计算：计算目标的2-D形状特征。
Blob的实现流程大致可分为3个步骤：获取图像、提取Blob、Blob分析。
- 获取图像：获取图像
