MSER算法 与分水岭算法类似

最新推荐文章于 2024-10-17 07:26:56 发布
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本文介绍了图像处理中MSER（最大稳定极值区域）算法与分水岭算法的相似之处，重点讨论了预处理步骤。首先，原始的8位灰度图像被转换为32位图像，用于存储额外信息，如探索状态和像素灰度值。同时，在图像边缘添加一圈-1值的像素作为边界，确保处理的准确性。这一预处理过程对于后续的图像分析和特征提取至关重要。

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MSER算法 与分水岭算法类似

预处理

将原来的8位单通道灰度图，转换为32位单通道图。方便存储：当前点是否探索过、当前像素的灰度值，另外在图像的外围增添了一圈-1值的像素作为边界。
在这里插入图片描述

MSER最大稳定极值区域
AI.PLAY
09-11 1061
简述： Mser基于分水岭的概念，对图像进行二值化，二值化阈值取[0， 255],这样二值化图像就经历一个从全黑到全白的过程，在这个过程中，有些连通区域面积随阈值上升的变化很小，这种区域就叫做最大稳定极值区域。 数学定义为： Qi表示阈值为i时的某一连通区域，△为灰度阈值的微小变化量，q(i)为阈值是i时的区域Qi的变化率。当q(i)为局部极小值时，则Qi为最大稳定极值区域。 上述做法可以检测出图像的暗色区域，对图像进行灰度反转，重复上述过程，可以检测出图像的亮色区域。 OPENC..
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 1148
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。......
MSER
还在路上的蒲公英
12-22 1096
区域特征提取：MSER  Maximally Stable Extremal Regions 是目前业界认为的性能最好的仿射不变区域，当使用不同灰度阈值对图像进行二值化时得到的最稳定的区域： 特点： 1.对灰度图像的仿射变化具有不变性； 2.稳定性，区域的支持集相对灰度变化稳定； 3，可以检测不同精细程度的区域； MSER提取过程： （1）使用一系列的灰度阈值对图像进行二值化处理；
分水岭算法（Watershed Algorithm）
血色浪漫的专栏
11-23 5322
所谓分水岭算法有好多种实现算法，拓扑学，形态学，浸水模拟和降水模拟等方式。要搞懂就不容易了。Watershed Algorithm(分水岭算法)，顾名思义，就是根据分水岭的构成来考虑图像的分割。现实中我们可以或者说可以想象有山有湖的景象，那么那一定是水绕 山，山围水的情形。当然在需要的时候，要人工构筑分水岭，以防集水盆之间的互相穿透。而区分高山（plateaus）与水的界线，以及湖与湖之间的间隔或
OpenCV-最大极值稳定区域MSER分析
wang_128的博客
02-12 9624
最大稳定极值区域MSER是一种类似分水岭图像的分割与匹配算法，它具有仿射不变性。极值区域反映的就是集合中的像素灰度值总大于或小于其邻域区域像素的灰度值。对于最大稳定区域，通过局部阈值集操作，区域内的像素数量变化是最小的。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...
C#描述-计算机视觉OpenCV（7）：MSER特征检测
最新发布
weixin_43736127的博客
10-17 1046
MSER特征算法 基础示例 图片文字提取
MSER仿射不变特征匹配算法
AutoXTruck专栏
03-25 4703
MSER原理简述 　　个人博客 OpenCV实践之MSER仿射匹配算法 已更新讲述MSER仿射匹配算法代码 　　 　　区域检测(Region Detection)方法是根据图像中具有某种同类性质的像元进行分类(例如相同像素值大小的点)，然后把具有相同性质的像元合并成区域，实现区域的检测即图像分割。MSER(Maximally Stable Extremal Regions最大极值区域检测)方...
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AutoXTruck专栏
05-05 3160
MSER相关简述 　　极值稳定检测MSER算法是目前针对图像变形最为稳定的特征检测算法，主要采取分水岭算法来进行极值区域提取，具体细节就不多说了。大家可以参考MSER作者论文，当然也出现针对MSER算法的改进版本，分为两个方面：其一是对MSER算法进行加速，即计算效率提升；其二是针对彩色图像提出的MSCR算法，论文中述说对于彩色图像提取极值区域要优于MSER算法。但是，近两日我在OpenCV开放...
机器学习实践系列之15 - OpenCV之MSER
跟随技术的脚步-linolzhang的专栏
03-02 1984
最大稳定极值区域 MSER（Maximally Stable Extremal Regions）是一种类似分水岭的算法，目前主要用于图像分割和车牌区域检测。2012年由Matas等人提出。        MSER 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。在得到的所有二值图像中，图像中的某些连通区域变化很小，甚至没有变化，则该区域就被称为最大稳
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雾狼的游戏屋
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寻找海陆分割二值化的阈值，通过统计学方法，常用来处理直方图中有俩个峰的图像，就如同海陆俩个颜色比较多的图片，找到方差最大的时候的灰度值。如果扩大填充面积，area
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woshiheweigui的博客
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转载：https://www.mayi888.com/archives/60604 文字检测是文字识别过程中的一个非常重要的环节，文字检测的主要目标是将图片中的文字区域位置检测出来，以便于进行后面的文字识别，只有找到了文本所在区域，才能对其内容进行识别。 文字检测的场景主要分为两种，一种是简单场景，另一种是复杂场景。其中，简单场景的文字检测较为简单，例如像书本扫描、屏幕截图、或者清晰度高、规整的照片等；而复杂场景，主要是指自然场景，情况比较复杂，例如像街边的广告牌、产品包装盒、设备上的说明、商标等...
opencv分水岭算法的两个新用法
daniaokuye的专栏
11-17 760
opencv中的分水岭算法非常高效，在一些场景中存在价值很高，可以由创意的调用这个程序，减少重写代码的量。但最近遇到的问题让我发现想用好它不是很简单。今天提到的两个方法，当一个由创造性的调包侠吧。一、用分水岭算法得到斑块的中轴线 上图是斑块，下图是各斑块的分界线上代码：void onWatershed(Mat im)//分水岭，im已被处理成单通道参考(通过split()） { Mat
OpenCV实践之MSER/MSCR极值区域检测算法
AutoXTruck专栏
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MSER/MSCR极值区域检测算法 　　OpenCV中features2d.hpp中MSER类接口实现了MSER极值区域检测算法，MSER类根据输入参数判断是否为彩色or灰度图像进行不同的算法检测。若输入为灰度图像，那么采取MSER极值区域检测算法，若输入为彩色图像，则采用MSCR极值区域检测算法。关于MSER接口函数类如下： 　　OpenCV中封装MSER算法提供两个功能，分别对灰度图...
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MSER算法
分水岭算法的原理、改进及matlab实现
Jiake_Yang的博客
05-10 3万+
数学形态学以图像的形态特征为研究对象，用具有一定形态的结构元素描述图像中元素与元素、部分与部分之间的关系，以达到对图像分析和识别的目的。数学形态学用于基于区域的图像分割最典型的例子就是分水岭(Watershed)方法。 分水岭算法(Watershed)基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆
MSER最稳定极值区域源码分析
weixin_30781775的博客
12-15 996
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...
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MSER与VS集成的工程构建 开发者在Visual Studio (VS)中创建测试工程时，可以将MSER算法C++源码导入到工程中。创建工程通常涉及添加必要的源文件（.cpp）和头文件（.h），确保正确配置项目依赖项和库文件路径。在...
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