图像Blob检测工具

📖 功能介绍

基于网页的图像Blob检测工具，用于检测和计数图像中的白色连通区域（斑点、颗粒等）。

适用场景：

• 显微镜图像分析
• 细胞计数
• 颗粒检测
• 缺陷检测

🚀 启动方式

1. 设置启动参数：

   • 服务端口：HTTP服务器端口号（默认12080）
   • 自动打开浏览器：是否自动打开浏览器（推荐开启）

2. 启动脚本后在浏览器中访问显示的网址

🎯 使用步骤

1. 上传图像

• 拖拽上传：直接将图片文件拖到网页上
• 点击选择：点击"选择图片"按钮选择文件
• 支持格式：jpg、png、bmp等常见图像格式

2. 调整参数

参数	说明	范围	建议值
二值化阈值	黑白分离的临界值	0-255	127
模糊核大小	图像平滑程度	1-15	5
处理宽度	图像处理宽度	100-1000	300
处理高度	图像处理高度	100-1000	300

3. 查看结果

• Blob数量：检测到的连通白色区域数量
• 处理图像：显示二值化后的结果图像
• 保存结果：点击"保存结果图片"下载处理后的图像

⚙️ 参数调优建议

二值化阈值

• 较低值（50-100）：检测更多暗色区域
• 中等值（100-150）：平衡检测效果
• 较高值（150-200）：只检测明亮区域

模糊核大小

• 小值（1-3）：保留细节，可能检测噪点
• 中值（5-7）：平衡效果，推荐使用
• 大值（9-15）：去除小噪点，可能合并相近blob

处理尺寸

• 小尺寸（100-200）：处理速度快，精度较低
• 中尺寸（300-500）：平衡速度和精度
• 大尺寸（500-1000）：高精度，处理较慢

🔧 技术原理

1. 图像预处理

   • 转换为灰度图像
   • 调整到指定尺寸
   • 应用高斯模糊去噪

2. 二值化处理

   • 使用阈值将图像转为黑白
   • 白色区域（值=255）为待检测对象
   • 黑色区域（值=0）为背景

3. 连通区域检测

   • 使用8连通深度优先搜索
   • 迭代算法避免递归深度限制
   • 统计独立的白色连通区域数量

📝 输出说明

• Blob数量：图像中检测到的独立白色连通区域总数
• 结果图像：处理后的二值化图像，其中：
  • 白色区域：原始blob区域
  • 灰色区域：已检测的blob区域
  • 黑色区域：背景区域

💡 使用提示

1. 图像要求：最佳效果需要白色/亮色目标在黑色/暗色背景上
2. 参数调整：上传图像后可实时调整参数查看效果
3. 结果保存：处理满意后可下载结果图像进行后续分析
4. 性能考虑：大图像建议适当减小处理尺寸以提高速度

🛠️ 依赖环境

• Python 3.11+
• OpenCV (opencv-python)
• NumPy
• 现代网页浏览器

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开发说明：基于kuai格式规范开发，使用标准库HTTPServer提供Web服务