本项目结合VS、QT和OpenCV技术开发了一套BLOB（Blob Of Light）斑点自动检测系统，专注于精确统计图像中的斑点数量。
本段落将深入探讨如何利用Visual Studio 2019 (VS)、Qt 5.14 和 OpenCV 库来实现BLOB（二进制大对象）斑点数量的检测。BLOB分析是计算机视觉领域的重要组成部分，用于识别图像中连续相似像素区域的技术，在物体检测、图像分割以及图像分析等任务中有广泛应用。
首先了解Visual Studio 2019和Qt5.14：Visual Studio 2019是由Microsoft开发的一款强大的集成开发环境（IDE），支持多种编程语言，其中包括C++。它提供了一个友好的界面来帮助用户进行代码编辑、调试及项目管理等操作。而Qt则是一个跨平台的应用程序开发框架，使用C++编写，用于创建图形用户界面及其他软件。
在本项目中使用的Qt 5.14版本增加了对最新操作系统特性、性能优化和API改进的支持，并且将被用来构建应用程序的界面以使用户能够加载图像并展示检测结果。
OpenCV（开源计算机视觉库）专注于实时图像处理、计算机视觉及模式识别，包含大量预训练算法如BLOB检测用于图像分析。在此项目中我们将使用OpenCV的BLOB模块来实现对输入图片斑点数量的检测任务。
以下为BLOB检测的一般步骤：
1. **图像预处理**：需要先进行灰度化、二值化及噪声消除等操作，以便减少无关信息并突出目标区域。
2. **连接组件分析**：在二值化的图像中，每个像素点可以代表一个斑点的一部分。通过寻找相邻的相同颜色像素来形成BLOB。OpenCV提供了`findContours`函数用于找到这些轮廓以识别单独的BLOB。
3. **计算属性**：利用OpenCV中的各种工具如`contourArea`, `approxPolyDP`和`minEnclosingCircle`等，可以获取每个BLOB的具体属性（例如面积、形状及位置）以便于区分与计数。
4. **斑点数量统计**：通过设置阈值来筛选掉小的或不规则的区域后，遍历所有满足条件的BLOB即可得出总的斑点数目。
5. **结果展示**：使用Qt提供的GUI功能将检测到的结果（包括斑点个数及标注过的斑点区域）以不同颜色或者标记的形式显示在原始图像上。
结合VS2019、Qt5.14和OpenCV，可以构建一个既高效又易于使用的BLOB检测工具。这种技术可广泛应用于工业检查、医学成像以及自动驾驶等多个领域，并且通过不断地优化算法参数能够进一步提高其准确性和效率。
5星
