MSER(Maximally Stable Extremal Regions)算法总结

最新推荐文章于 2025-06-01 10:51:51 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/zhonghuasong/p/7259229.html
本文探讨了ER（极小区域）及其ERTree的形成过程，并深入分析了MSER（极小极大稳定极小区域）的条件与源码实现细节。

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Opencv2.4.9源码分析——MSER
赵春江的专栏
11-03 5万+
最大稳定极值区域（MSER-Maximally Stable Extremal Regions）可以用于图像的斑点区域检测。该算法最早是由Matas等人于2002年提出，它是基于分水岭的概念。 MSER的基本原理是对一幅灰度图像（灰度值为0～255）取阈值进行二值化处理，阈值从0到255依次递增。阈值的递增类似于分水岭算法中的水面的上升，随着水面的上升，有一些较矮的丘陵会被淹没，如果从天空往下看
Maximally Stable Extremal Regions (MSER)特征
GarfieldEr007的专栏
12-16 2688
Maximally Stable Extremal Regions (MSER) is a feature detector; Like the SIFT detector, the MSER algorithm extracts from an image I a number of co-variant regions, called MSERs. An MSER is a stablec
MSER区域检测算法及其在C++中的实现
最新发布
weixin_42186015的博客
06-01 696
最大稳定极值区域（MSER）是一种用于图像处理的特征检测算法。它被广泛应用于计算机视觉领域，特别是在识别和提取图像中的稳定区域方面。MSER检测器通过寻找在亮度变化过程中保持稳定的极值区域来工作，这些区域在某种程度上对光照和噪声具有不变性，这使得MSER在实际应用中非常可靠。区域生长（Region Growing）是一种经典的图像分割方法，其目标是从图像中的某些像素（种子点）开始，根据预定义的相似性准则将像素合并到一起，从而形成更大的连通区域。
OpenCVSharp入门教程 特征提取①——MSER区域特征提取Maximally Stable Extremal Regions
07-14 3980
OpenCVSharp入门教程 特征提取①——MSER区域特征提取Maximally Stable Extremal Regions。 一、前文； 二、特征提取流程； 三、界面布局； 四、功能实现4.1 打开图片4.2 特征提取； 五、运行效果图
MSER 线性时间最大稳定极值区Linear Time Maximally Stable Extremal Regions
01-03
本文提出了一种新的计算最大稳定极值区域（MSER）的算法。这个 标准算法利用联合查找数据结构 以像素为单位的准线性时间。新算法提供 完全相同的结果会产生真正的最坏情况线性时间。此外，新的 该算法占用的内存显著减少，并且具有更好的缓存位置。 从而加快执行速度。我们的CPU实现的性能是 作为基于标准的最先进的FPGA实现 算法
MSER最稳定极值区域源码分析
weixin_30781775的博客
12-15 1012
最稳定极值区域介绍 如把灰度图看成高低起伏的地形图，其中灰度值看成海平面高度的话，MSER的作用就是在灰度图中找到符合条件的坑洼。条件为坑的最小高度，坑的大小，坑的倾斜程度，坑中如果已有小坑时大坑与小坑的变化率。 上图展示了几种不同的坑洼，根据最小高度，大小，倾斜程度这些条件的不同，选择的坑也就不同。 上图展示了最后一个条件，大坑套小坑的情况。根据条件的不同，选择也不同。 以上...
Linear Time Maximally Stable Extremal Regions
04-24
标题所指的“Linear Time Maximally Stable Extremal Regions”是指一种能够以线性时间复杂度计算最大稳定极值区域（MSER）的算法。在图像处理中，MSER是一个用于提取不变区域的概念，这些区域对不同的图像变化具有...
求取Multi-Dimensional Maximally Stable Extremal Regions
04-13
在二维图像中，Maximally Stable Extremal Regions (MSER) 是一种检测图像局部不变特征的方法。这些特征对光照变化、旋转和缩放等变换具有一定的稳定性。MSER算法通过对比度不变性来寻找图像中的区域，这些区域在...
OpenCV方法的MSER区域检测
03-19
在OpenCV中，Maximally Stable Extremal Regions（MSER）是一种用于图像分割和特征提取的算法。MSER能够有效地检测图像中的稳定区域，这些区域在光照变化、旋转或缩放等变换下保持相对不变，因此常被用于物体识别、...
halcon例程segment_plants
weixin_36672036的博客
02-13 485
此例:分割不同背景中的绿色植物。其中算子segment_image_mser是新的，可以借鉴学习，以及不同的颜色空间域，可以尝试使用
mser函数包 matlab,Maximally Stable Extremal Regions (matlab code)
weixin_30609253的博客
03-16 369
说明： 不太熟悉简书的模式，图表也没时间整理了。请看原网址 github.com/acoder-fin/…谢谢！[1] Robust wide baseline stereo from maximally stable extremal regions[2] Linear time maximally stable extremal regionsMSER 算法有J. Matas等人于2002年发...
MSER
weixin_34122548的博客
03-24 119
1、注释很全的分析：http://blog.youkuaiyun.com/zhaocj/article/details/40742191 2、opencv采用的mser实现方法 * 1. the gray image algorithm is taken from: Linear Time Maximally Stable Extremal Regions; 传统的实现方法是相当于所有的最低点同步渗水，...
（Paper）Maximally Stable Extremal Regions(MSERs)
沤江一流的专栏
05-13 5000
本文地址： 论文笔记《RobustWide Baseline Stereo from Maximally Stable Extremal Regions》这篇文章有两部分内容： MSERs的定义与检测 相应的匹配算法(暂时同去了解) 1 MSERs定义注意Extremal Region和Maximally Stable Extremal Region这两个概念。 Extremal Region：
MSER相关总结
09-14 5611
最近做项目用到了MSER，特地在这做总结。
利用MSER算法提取图像区域(车牌区域)的OpenCV代码~
热门推荐
昊虹AI笔记
07-28 1万+
我的博客中前面已经写了两种方法来实现车牌区域的提取了，大家可以参看下面这篇博文： 利用颜色和形态学两种方法进行车牌区域提取的OpenCV代码 MSER的全称是maximally stable extremal region，翻译过来为“最稳定极值区域”,extremal意思的极值的意思。 下面说下这种方法的大致思路，如果要学习具体的原理，可以参考论文J.Matas. “Robust Wid...
OpenCV每日函数 特征检测和描述模块(4) MSER类(最大稳定极值区域提取器)
学以致用 知行合一
05-29 1170
计算图像MSER的基础类是cv::MSER。它是一个抽象接口，继承自cv::Feature2D类。事实上，OpenCV中的所有特征检测类都是从这个类继承的。cv::MSER类的实例可以通过create方法创建。我们在初始化时指定被检测区域的最小和最大尺寸，以便限制被检测特征的数量。......
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