Blobs

Realiza analisis de conectividad sobre una imagen
binaria de la entrada 1. Para ello, este algoritmo 
busca cada uno de los elementos binarios 
independientes que supere el tamaño minimo indicado
por el parametro 'Tamano minimo'. Cada uno de estos 
elementos se denomina 'blob' y se añade a una lista
en la que se almacenan sus caracteristicas geometricas
y de tinte/nivel de gris calculadas sobre la segunda imagen. 

Las caracteristicas calculadas son:

* Area
* Perimetro
* Dimensiones maximas y minimas (Xmin, Ymin, Xmax, Ymax)
* Centro de gravedad
* Compacidad, definido como :
	4*PI*Area/(perimetro*perimetro)
* Excentricidad (0-1), definido como :	
	sqrt(a^2-b^2)/a  =
	(4*mu11^2-(mu20-mu02)^2)/(mu20+mu02)^2
	Siendo  a= semieje mayor de inercia
		b= semieje menor de inercia
* Tinte/Gris medio: en el caso de una imagen en color se
  trata de el valor de tinte medio. En el caso de una
  imagen en blanco y negro, se trata del valor medio
  del nivel de gris
* Relacion invariante 1
	mpq	Momento sin centrar de orden p,q
	mupq	Momento centrado de orden p,q
	gama = (p+q)/2+1
	nupq = mupq / (mu00)^gama
	relInvar1 = nu20 + nu02	
* Relacion invariante 2
	relInvar2 = (nu20-nu02)^2 + 4*nu11^2
* Eje principal de inercia: orientación en grados
	EjePInercia = -0.5*atan(2*mu11/(mu20-mu02))
* Longitud a lo largo del eje principal de inercia
		2*a (a= semieje mayor de inercia)
* Anchura en la ortogonal al eje principal de inercia
		2*b (b= semieje menor de inercia)

Por la ventana de resultados se muestra en falso color 
la posicion del centro de gravedad y las dimensiones de 
cada blob encontrado. Los datos se muestran en la consola.

Este algoritmo se puede utilizar para realizar practicas
de reconocimiento de objetos. Para ello se ha preparado
una tabla que recoge calculos estadisticos (boton
Reconocimiento). 

Consideramos las diferentes opciones que tenemos
1. Todos los blobs. Salida por consola de la 
	informacion. No afecta al vector resultado
2. Maximo blob. Consideramos unicamente el blob de 
	mayor area. Eliminamos de la lista el resto
3. Union de blob. Unimos en un unico blob aquellos con
	area superior a la minima
	Unificamos la informacion en una unica entrada


En el caso de querer almacenar los resultados en la 
tabla de reconocimiento, se debe seleccionar la opcion 
2 o 3. En ambos casos el analisis se reduce a un unico blob 
(en la opcion 3 es la union de varios)

Los resultados del analisis de dicho blob se agregan a 
la tabla de reconocimiento en la entrada seleccionada 
entre los parametros del algoritmo (numero de experimento 
y pieza)

La tabla muestra tambien las estadisticas asociadas con el 
conjunto de experimentos realizados sobre cada una de 
las piezas

Este algoritmo trabaja con imágenes binarias para la
primera imagen (si es en color se convierte 
previamente de RGB a nivel de intensidad). La segunda
imagen pueder ser tanto en color como en escala de grises.
