1、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。

识别细胞个数的算法可以分为以下步骤：

1. 读取 blood.bmp 图像。
2. 将图像转换为灰度图像。
3. 对图像进行二值化处理，将图像中的细胞和背景分离出来。
4. 对二值化后的图像进行形态学操作，如腐蚀和膨胀，使细胞形态更加完整。
5. 使用图像分割算法，如连通域分析，将细胞分离出来。
6. 使用细胞的大小、形状等特征，过滤掉不符合要求的细胞，如噪声或过小的细胞。
7. 统计剩余的细胞数量，得到细胞的个数。

以下是 Python 代码示例：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('blood.bmp')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]

# 形态学操作
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5))
morph = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

# 连通域分析
contours, hierarchy = cv2.findContours(morph, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 统计细胞数量
cell_count = 0
for cnt in contours:
    area = cv2.contourArea(cnt)
    if area > 100:  # 过滤掉过小的细胞
        cell_count += 1

print('细胞个数为:', cell_count)

这段代码使用 OpenCV 库实现了读取 blood.bmp 图像、灰度化、二值化、形态学操作、连通域分析和细胞数量统计等步骤。