Blob分析是一種圖像處理技術，主要用於提取圖像中的特定區域或對象。在計算機視覺中，Blob指的是圖像中具有相似顏色、紋理等特徵的一塊連通區域。Blob分析的過程通常包括二值化處理、連通域檢測和標記。二值化處理是根據灰度值將圖像分為前景和背景兩部分，連通域檢測則是找出這些前景區域中的連通部分，每個連通的區域被稱為一個Blob。
通過Blob分析，可以獲得目標區域的信息，如面積、質心、外接矩形等幾何特徵，以及顏色和紋理特徵。這些特徵對於後續的目標跟蹤、識別、測量等任務非常有用。例如，在車輛跟蹤系統中，可以通過提取車輛的Blob特徵來進行跟蹤；在移動機器人視覺系統中，可以通過顏色學習來識別和跟蹤特定目標的Blob。
Blob分析廣泛套用於物體的檢測、識別和跟蹤。它可以通過不同的鄰域類型（如4鄰域、8鄰域）來處理圖像，提高分析的準確性和效率。在實際套用中，可以根據需要選擇合適的閾值和參數來進行Blob分析。