看到群里有群友要求看个Blob分析的学习实例，正好这段时间开始Blob的测试，先发一个最基础的吧。
Extracted blobs with calculated center points (SG-i-P29)
Blob：Binary Large Object，大型二进制对象。
在计算机中，一个大型二进制对象通常是一个大型的文件，例如一个图片或声音文件。而这些文件不得不以一种特殊的方式存放在数据库中。按照Eric
Raymond的解释，大型二进制对象的意义在于，当文件的处理者（例如数据库管理工具）无法识别文件的格式以致无法处理该文件时，就把它作为大型二进制对象来处理。也有人说大型二进制对象实际上指代的是大型数据对象。一个需要处理大型二进制对象的应用程序是存储了大型多媒体对象（例如电影和电视节目）的数据存储器。
dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, 600, 600, 'black',
WindowHandle)
read_image(Image,'particle')
threshold(Image,BrightPixels,80,255)
* 从获取的图片中选取灰度值为80-255的区域，这个区域命名为BrightPixels；
* 阀值分割出来的区域“Region”是根据灰度值范围分割的，那么只要是阀值范围内的
* 区域都会被选取显示。
connection(BrightPixels,Particles)
* 阀值分割出来的Region，即这个例子中的BrightPixels，把边缘相连的区域，即图中的单个红色阈值区域，
* 连成一个区域，不相连的区域变成单独的区域，就相当于分成各个不同的区域块。
area_center(Particles, Area, Row, Column)
代码复制黏贴即可测试。
非常简单的一个初级实例，主要用到的是灰度值的取值范围。
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