原始图像如下所示：
由于发现背景比较好分离，所以我们可以根据直方图进行分割，如下选取直方图
然后调节最大的范围，因为我们的ROI区域是比较暗，
这时候就可以分割出来了。
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发现选择的时候都是粘连再一起的，所以我们需要分割开。
connection(Regions, ConnectedRegions)
我们发现上面图中有一个长的不是我们想要的。然后选择特征直方图选取列，然后进行调节，再插入代码：
然后进行旋转角度的计算：
首先找到各个回形针的轮廓：
*smallest_rectangle1是不可旋转的矩阵，smallest_rectangle2是可以旋转的矩形
smallest_rectangle2(SelectedRegions, Row, Column, Phi, Length1, Length2)
gen_rectangle2(Rectangle, Row, Column, Phi, Length1, Length2)
然后我们把填充改为边界，选择图片右击->画->margin如下所示：
结果如下：
还有一些其他操作这儿就不体现了：
完整代码如下：
read_image(Image, 'clip')
* 提取图像中的回形针并计算角度
threshold (Image, Regions, 10, 77)
connection(Regions, ConnectedRegions)
count_obj(ConnectedRegions, Number)
select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'column', 'and', 39.45, 1000)
*smallest_rectangle1是不可旋转的矩阵，smallest_rectangle2是可以旋转的矩形
smallest_rectangle2(SelectedRegions, Row, Column, Phi, Length1, Length2)
gen_rectangle2(Rectangle, Row, Column, Phi, Length1, Length2)
* 形态学变换来对回形针进行填充，从而计算回形针的占有面积
fill_up(SelectedRegions, RegionFillUp)
*腐蚀
erosion_rectangle1(RegionFillUp, RegionErosion, 11, 11)
* 膨胀
dilation_rectangle1(RegionErosion, RegionDilation, 11, 11)
* 合并
union1(RegionDilation, RegionUnion)
* 减操作
difference(RegionUnion, RegionUnion, RegionDifference)