设计算法、写代码，读取blood.bmp图像，经过一系列操作，得到细胞的个数。

好的，这是一个图像处理的问题，需要用到计算机视觉的知识。我可以给你提供一个大致的算法流程：

1. 首先，读取 blood.bmp 图像，可以使用 Python 中的 Pillow 库进行读取。
2. 然后，对图像进行预处理，包括去噪、二值化、边缘检测等操作，可以使用 OpenCV 库进行处理。
3. 接着，使用形态学操作，如膨胀、腐蚀等，对图像进行进一步处理，以分离出单个细胞。
4. 然后，使用轮廓检测算法，如 findContours() 函数，找到图像中所有的细胞轮廓。
5. 最后，遍历所有的细胞轮廓，计算细胞的个数。

下面是一个 Python 代码示例，实现上述算法流程：

import cv2
from PIL import Image

# 读取图像
im = Image.open("blood.bmp")
im = im.convert("L")  # 转为灰度图像
im_cv2 = cv2.cvtColor(numpy.asarray(im),cv2.COLOR_RGB2BGR)  # 转为 OpenCV 格式

# 预处理图像
im_gray = cv2.cvtColor(im_cv2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
im_gray = cv2.medianBlur(im_gray, 3)  # 中值滤波去噪
im_th = cv2.threshold(im_gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]  # 二值化

# 形态学操作
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3))
im_morph = cv2.morphologyEx(im_th, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)

# 轮廓检测
contours, hierarchy = cv2.findContours(im_morph, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 统计细胞个数
cell_count = len(contours)
print("细胞个数：", cell_count)

需要注意的是，上述代码仅供参考，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。