局部斑点重心，寻找与模板相似的斑点，并计算指定数目斑点的重心坐标平均值。
通过图像方法主处理下拉框选择 局部斑点重心
【鼠标操作】通过鼠标改变 ROI 的大小，并拖放至适当的位置作为学习的模板。
鼠标点击要分析的斑点后，斑点会被着成蓝色。算法将会计算 ROI 内指定个数的斑点的重心平均值。
【方法学习】保存该方法及模板。
因为默认 ROI 内斑点的数目是 1，所以它会计算 ROI 内按面积最大的第一个斑点的重心返回结果。
点击高级参数进行匹配类高阶调整
【个数】希望寻找的目标数量
【分数】目标与模板间的相似度分数
【比例容差】目标与模板间的大小比例变化
【角度基准】目标在图像中的旋转角度
【角度容差】在＜角度基准＞基础上的寻找角度范围
【匹配位置】分数最大，最左边的，最右边的，最上边的，最下边的
当图像中存在多个目标时，可选择返回其中符合位置的一个。
【相关模式】Standard、Gain Normalized、Offset Normalized 及 Normalized
Standard：目标区域与模板间直接的相关度计算
Gain Normalized：针对图像产生对比度变化，先进行增益归一化后再进行相关度计算
Offset Normalized：针对光照引起的明暗变化，先进行像素值整体偏移归一化后再进行相
关度计算
Normalized：考虑 Gain 和 Offset 变化的归一化相关度计算方式
【模板修改】弹出模板修改框对模板进行修改
模板修改
如模板存在干扰区域，可通过鼠标操作进行模板修改。
如下图，算法将不再考虑被涂的红色区域像素。
点击高级参数进行斑点类高阶调整
【斑点选择】面积最大，面积最小，最左边的，最右边的，最上边的，最下边的
在局部斑点重心方法中，该选项无效。位置的选择由匹配决定。
【斑点个数】ROI 内要计算的斑点数目
【面积筛选】剔除设置的面积范围之外的斑点
【保存参数】保存设置的参数至 ini 文件
【图像处理】根据参数对图像进行处理
实例
图中两圆的面积为 12000，高级参数设置面积范围［10000 13000］，计算斑点数目为 2，执行处理后得到的结果如下：
返回两个圆斑点的重心平均值。
函数取值执行 SY＿IP＿ImgProc（）进行处理，返回 ImgProcResult 结果。其中，X、Y 为斑点重心坐标平均值；
BlobFeretAngle 为设定的斑点数目中面积最大者的最小内接矩形角度，BlobArea 为其面积，FeretX、
FeretY 为最小外接矩形中心 XY，FeretWidth、FeretHeight 为最小外接矩形长宽。即在局部斑点重心方法中，只返回最大面积斑点的上述特征值。
