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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。
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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