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我正在尝试按照本教程http://www.mathworks.com/help/vision/examples/automatically-detect-and-recognize-text-in-natural-images.html使用 Matlab 检测图像中的文本。

作为第一步，本教程使用detectMSERFeatures检测图像中的文本区域。但是，当我在图像上使用此步骤时，未检测到文本区域。

这是我正在使用的片段：

colorImage = imread('demo.png');
I = rgb2gray(colorImage);
% Detect MSER regions.
[mserRegions] = detectMSERFeatures(I, ...
    'RegionAreaRange',[200 8000],'ThresholdDelta',4);
figure
imshow(I)
hold on
plot(mserRegions, 'showPixelList', true,'showEllipses',false)
title('MSER regions')
hold off

这是原始图像

这是第一步之后的图像

[![在此处输入图像描述][2]][2]

更新

我玩过参数，但似乎没有一个能完美地检测到文本区域。有没有比调整数字更好的方法来实现这一点？调整参数不适用于我可能拥有的大量图像。

我尝试过的一些参数及其结果：

[mserRegions] = detectMSERFeatures(I, ...
    'RegionAreaRange',[30 100],'ThresholdDelta',12);



[mserRegions] = detectMSERFeatures(I, ...
    'RegionAreaRange',[30 600],'ThresholdDelta',12);
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免责声明：完全未经测试。

尝试减少MaxAreaVariation，因为您的文本和背景几乎没有变化（减少误报）。您应该能够将其降低很多，因为它看起来像是数字生成的文本（如果它是文本图片则效果不佳）。

尝试减小 的最小值RegionAreaRange，因为小字符可能小于 200 像素（增加真阳性）。在 200 时，您可能会过滤掉大部分文本。

尝试增加ThresholdDelta，因为您知道文本和背景之间存在鲜明对比（减少误报）。这不会像MaxAreaVariation过滤那样有效，但应该会有所帮助。

于 2015-11-16T21:17:41.323 回答