blob + 特徵
此示例通過區域性二值化，然後計算連通域，特徵提取，即可判別出是否存在缺陷
此示例有區域性二值化，通過：
mean_image + dyn_threshold組合
動態閾值分割
影象分割（區域性閾值法）
dyn_threshold
origimage：輸入影象
thresholdimage：包括本地閾值的影象（可能是中值濾波之後的影象）
regiondynthresh：分割後的閾值
offset：偏移
lightdark：亮畫素點or暗畫素點or取中間值
blob+差分
對pcb板的灰度影象，開運算和閉運算之後求差值，即可得到缺陷域
此處的差分通過相同的灰度影象進行開運算和閉運算後，再動態閾值分割
灰度影象：
膨脹 閉運算 圖亮點變多
腐蝕 開運算 圖暗點增多
灰度影象的開運算
使用選定的掩碼塊形狀，對灰度影象進行開運算
gray_opening_shape
image：被計算最小灰度值的影象
imageopening：計算完開運算之後的影象
maskheight：過濾掩碼塊的高度
maskwidth：過濾掩碼塊的寬度
maskshape：掩碼塊的形狀
灰度影象的閉運算
使用選定的掩碼塊形狀，對灰度影象進行閉運算
gray_closing_shape
image：被計算最小灰度值的影象
imageopening：計算完開運算之後的影象
maskheight：過濾掩碼塊的高度
maskwidth：過濾掩碼塊的寬度
maskshape：掩碼塊的形狀
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