在编程中，色块的计算通常涉及以下几个步骤：
颜色阈值分割
通过设置颜色阈值，将图像中的颜色与这个阈值进行比较，从而将图像分割成不同的颜色区域。这种方法可以快速地将图像中的色块与背景区分开来。
形状检测
利用形状的特征（如矩形、圆形等）来识别色块。这通常涉及到边缘检测、轮廓查找等图像处理技术。
色块标定
如果需要对色块进行进一步的分析或跟踪，可以对其进行标定，例如记录色块的位置、大小等信息。
结果显示
将识别出的色块在图像上进行标记或显示，以便用户观察。
后续处理
根据需求进行相应的后续处理，例如保存结果、输出识别数据等。
具体的实现方式会根据所选的编程语言和库的不同而有所差异。例如，在Delphi中，可以使用`TBitmap`类来处理图像，并通过上述函数来实现色块的识别和标定。
```delphi
uses
Graphics, SysUtils；
function IsColor（bmp: TBitmap； x, y: Integer； c: TColor）: Boolean；
var
row: PRGBTriple；
p: PRGBTriple；
begin
row := bmp.ScanLine[y]；
p := row[x]；
Result := （p.rgbtBlue = GetBValue（c）） and （p.rgbtGreen = GetGValue（c）） and （p.rgbtRed = GetRValue（c））；
end；
function IsColorBlock（bmp: TBitmap； x, y, n: Integer； c: TColor）: Boolean；
var
i, j: Integer；
begin
Result := False；
for j := y to y + n - 1 do
begin
for i := x to x + n - 1 do
begin
if not IsColor（bmp, i, j, c） then
begin
Result := False；
Exit；
end；
end；
end；
Result := True；
end；
procedure FindColorBlocks（bmp: TBitmap）；
var
x, y: Integer；
n: Integer；
c: TColor；
begin
for y := 0 to bmp.Height - 1 do
begin
for x := 0 to bmp.Width - 1 do
begin
n := 5； // 色块的大小
c := clRed； // 假设我们要检测红色色块
if IsColorBlock（bmp, x, y, n, c） then
begin
// 在这里处理色块，例如标记或输出
bmp.Canvas.Brush.Color := clGreen；
bmp.Canvas.FillRect（Rect（x, y, x + n, y + n））；
end；
end；
end；
end；
var
bmp: TBitmap；
begin
bmp := TBitmap.Create；
try
bmp.LoadFromFile（'path_to_your_image.jpg'）；
FindColorBlocks（bmp）；
// 保存或显示结果
finally
bmp.Free；
end；
end；
```
在这个示例中，`IsColor`函数用于检查指定位置的颜色是否与给定的颜色相同，`IsColorBlock`函数用于检查指定区域是否包含连续的指定颜色。`FindColorBlocks`函数遍历图像，检测并标记所有色块。
请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的算法和参数调整来获得最佳效果。