keypoints = Detector.detect(img_colour) # list of blobs keypoints # 输出检测到blob个数,完善detect定义函数代码

在这个代码片段中，`Detector.detect(img_colour)` 是试图调用一个名为 `Detector` 的类的 `detect` 方法，该方法接收一张彩色图片 (`img_colour`) 作为输入，然后返回一个键点列表（`keypoints`），通常是图像处理中的特征点。然而，似乎在代码中 `Detector` 类的 `detect` 函数还没有完成，因为出现了 `NameError`，表示`Detector` 或者其`detect`方法未被定义。

为了完善这个函数，首先需要确保`Detector`类已经定义并且它的`detect`方法实现了blob（关键点）的检测算法。下面是一个简单的示例，假设`Detector`类有一个基于某种特征点检测算法的方法：

class Detector:
    def __init__(self):
        pass

    def detect(self, img_colour):
        # 实现blob检测逻辑，这里仅作演示，实际可能会使用OpenCV或其他库
        gray_img = cv2.cvtColor(img_colour, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
        kp, des = sift.detectAndCompute(gray_img, None)

        # 返回检测到的关键点列表
        return kp

# 使用Detector实例并调用detect方法
detector = Detector()
keypoints = detector.detect(img_colour)
print(f"检测到了 {len(keypoints)} 个blob.")

在这段代码里，我们首先将图片转为灰度图像，然后利用SIFT特征检测器检测关键点。最后返回检测到的关键点列表的长度。