新镜头到来，拍摄到的颗粒图片都是比较清晰可见的，尤其是因为镜头解像力的缘故，原来颗粒的边缘很模糊，现在颗粒的边缘很清晰，颗粒的高光也能清晰的看到。
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新的检测程序的前处理分为以下几个过程。
读取图片
形成灰度图片
OTSU大津法进行二值化操作
反色（将背景设置为黑色，前景[白色斑点或者particle]设置为白色）
填补孔洞，如果在某些斑点里有空白的地方—imfill()
通过读取连通域面积的信息，判断杂质连通域的大小，并删除—bwareaopen()
进行形态学处理，开运算，进一步删除杂质
判断连通域大小，进行颗粒分散情况的分类（单分散、2个颗粒团聚、3个颗粒团聚、多颗粒团聚四种情况）
利用连通域删除函数分别得出多个分散情况的二值化图
连通域统计函数处理各种情况下的连通域信息
计算各种情况下连通域的总面积
单分散的连通域数目和颗粒数目一直，2、3颗粒团聚的颗粒数目可以相乘获得，多分散的，目前用面积除以平均面积
通过质心坐标计算整体的偏心距和偏心角
添加虚粒子
进行voronoi图的分析，计算voronoi图的分块面积
计算CV值，判断均匀度大小（整体、单分散、团聚）
面密度分级，参见paper
计算每种分散程度下的颗粒数目占总数目的比率
面密度的分级所占的比率
写入data.txt
★面密度的问题还未解决—–统计连通域的时候发现，连通域的面积，在颗粒数目的最后一个值时，面积非常大，可能与voronoi划分有关系。
★bwlabel读取的连通域数目更准确，但bwlabel只能读取连通域的信息，不能读取划分信息的面积值。bwboundaries()函数可以获取区域划分的边界信息，但获得的划分区域的值小于bwlabel，这也是一个问题。（错失面积占全部面积的0.078）。
在标注方面，新的检测程序的标注功能很好，可以几乎把所有的点都覆盖到（与原图的质量有很大关系）：