> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.augelab.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.augelab.com/french/function-blocks/blocks-reference/detections-shapes/detectors/blob-detector.md).

# Blob Detector

Ce bloc de fonction détecte des formes de type "blob" (objets ronds, clairs ou sombres) dans une image. Utilisez les curseurs pour régler la sensibilité et les filtres de forme afin que le bloc ne trouve que les blobs qui vous intéressent.

## 📥 Entrées

`Image Any` — Image à analyser pour détecter des blobs.

## 📤 Sorties

`Image Any` — Image résultat avec les blobs détectés marqués.\
`Number of Blobs` — Nombre de blobs détectés.\
`Blobs Positions` — Liste des positions centrales des blobs (x, y).\
`Blobs Sizes` — Tailles (diamètre) des blobs détectés.

## 🕹️ Contrôles

* `Threshold Range` — Seuils d'intensité minimum et maximum utilisés pour détecter les candidats blobs.
* `Area Range` — Surface minimale et maximale des blobs, exprimée relative à l'échelle de l'image.
* `Circularity Range` — Plage de circularité autorisée pour favoriser les formes rondes.
* `Convexity Range` — Plage de convexité autorisée pour exclure les formes fortement concaves.
* `Inertia Range` — Plage du ratio d'inertie pour filtrer les formes allongées vs. rondes.

## 🎯 Fonctionnalités

* Retour visuel : les blobs détectés sont dessinés sur l'image de sortie pour inspection immédiate.
* Filtrage par forme : affinez les détections avec les curseurs Area, Circularity, Convexity et Inertia pour réduire les faux positifs.
* Réglage en direct : les modifications des curseurs prennent effet à la prochaine évaluation pour itérer rapidement.

## 📝 Instructions d'utilisation

1. Fournissez une image à `Image Any`.
2. Commencez avec une large plage pour `Threshold Range` et ajustez jusqu'à ce que la plupart des candidats apparaisse(nt) sur l'image de sortie.
3. Utilisez `Area Range` pour éliminer les détections trop petites ou trop grandes par rapport à la taille attendue de l'objet.
4. Réglez `Circularity Range`, `Convexity Range` et `Inertia Range` pour exclure les formes qui ne ressemblent pas à des blobs.
5. Inspectez les résultats sur l'image de sortie et utilisez les sorties numériques pour l'automatisation ou les journaux.

## 📊 Évaluation

À l'exécution, le bloc analyse l'image d'entrée et renvoie une image annotée ainsi que le nombre, les positions et les tailles des blobs détectés. Utilisez ces sorties en aval pour la mesure, le comptage ou la logique de décision.

## 💡 Astuces

* Prétraitez les images bruitées avec `Blur` ou `Denoising` pour réduire les petites détections parasites.
* Simplifiez les scènes complexes en premier plan avec `Image Threshold` ou `HSV Filter` avant d'alimenter ce bloc.
* Si vous n'avez besoin d'analyser qu'une région, recadrez d'abord avec `Image ROI Select` pour accélérer la détection et éviter les blobs d'arrière-plan.
* Pour les grandes images, essayez `Image Resizer` pour réduire la résolution et augmenter la vitesse de traitement tout en conservant des tailles de blobs pertinentes.
* Visualisez ou enregistrez les résultats avec `Show Image` et `Image Logger` lors du réglage ou pour conserver un historique.
* Combinez avec des blocs de dessin comme `Draw Detections` pour superposer des compteurs ou des marqueurs rectangulaires destinés à l'affichage opérateur.

(hint : utilisez ces blocs associés pour améliorer robustesse et rapidité : `Blur`, `Image Threshold`, `Image ROI Select`, `Image Resizer`, `Denoising`, `Show Image`, `Image Logger`, `Draw Detections`)

## 🛠️ Dépannage

* Aucun blob détecté : élargissez la `Threshold Range` et augmentez la `Area Range` ; vérifiez le contraste de l'image d'entrée.
* Trop de petits blobs parasites : augmentez le minimum de la `Area Range` ou appliquez `Blur` / `Image Threshold` pour supprimer le bruit.
* Détection de formes allongées ou irrégulières : resserrez la `Circularity Range` et/ou ajustez la `Inertia Range` pour favoriser les blobs ronds.
* Détections incohérentes d'une image à l'autre : stabilisez l'éclairage ou appliquez un prétraitement (`Auto Contrast` / `Denoising`) pour uniformiser les images d'entrée.