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如何将从图像中找出的 mser 区域存储为二进制图像变量？我试图通过 detectMSERFeatures 函数获取 MSER 区域并返回相应的对象。我可以绘制它，但不知道如何将其转换为二进制图像。我需要同一二进制图像中的所有区域。

我正在尝试在 OpenCV 3.0.0 beta 中使用 MSER 算法从图像中提取文本区域。最后，我需要一个带有检测到的 MSER 区域的二进制掩码，但该算法仅提供轮廓。我试图绘制这些轮廓，但没有得到预期的结果。

这是我使用的代码：

这是结果：

问题是非凸区域被穿过实际 MSER 区域的线填充。我只想要从 MATLAB 获得的区域中的像素列表detectMSERFeatures：

任何想法如何从轮廓中获取填充区域（或以其他方式获取 MSER 掩码）？

我正在尝试从显微图像中分割一些细胞。看起来像这样（抱歉，还不能发布图片）。

我尝试了Otsu thresholding，用于红色通道（因为单元格是红色的），它减少了大部分蓝色背景，但一些单元格被连接到一个对象中。结果可以在这张专辑中找到（第三张图片）。

所以为此我尝试了MSER，但结果不是很好，它检测到小脂肪滴，但不是整个细胞。如果我使用形态学操作来连接这些白色段，它也会连接一些细胞。结果可以在同一张专辑中找到，第二张图片。

由于接下来的颜色不同，我尝试了HSV 阈值而不是 MSER。我将它应用于 Otsu 脱粒图像。我找到了周围“蓝色”的 HSV 值并将其分段。它减少了细胞周围的大部分蓝色区域。对于 threshed 图像，我使用了findContours，我只使用了大于 300 像素的区域。结果看起来像上面相册中的最后一张图片。

是否有人对这种细胞分割的任何更“强大”和有用的方法有想法？问题是各种照明条件，其中 HSV 值不同。非常感谢您的帮助！

我正在使用 MSER 特征检测器来检测图像中的所有圆圈，它工作得很好，但我必须得到这些圆圈的中心。您知道获得中心的任何可能性吗？这是源代码：

我做了什么：

似乎 MSER 算法对于 OpenCV 3.0 的桌面版和 Android 版的工作方式不同。下面的代码根据运行 OpenCV 的平台（桌面或安卓）产生不同的结果：

接着

（台式机）或

（适用于安卓）

这是我在日志中得到的：

（桌面）

（安卓）

为什么有区别？是否有任何 MSER 默认设置，对于桌面和安卓来说是不同的？我被困在这里，非常感谢任何帮助。

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：

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：

我正在将 Python 程序移植到使用 MSER (OpenCV) 检测区域的 C++。我注意到 C++ 程序检测到的 MSER 区域的数量明显低于 Python 的奇怪行为。我使用相同的图像作为它们的输入，并在调用检测区域之前执行相同的预处理步骤。对于特定的示例图像，Python 程序检测到的 MSER 区域数为 6620，但在移植到 C++ 后，我只得到 1164。

唯一不同的是，对于 Python，我使用的是 x64 版本的 cv2.pyd (\build\python\2.7\x64)，而对于 C++，我使用的是 x86 (\build\x86\vc12)。

对于这两个程序，执行以下步骤：

1. 使用 imread 读取图像

2. 使用带有 COLOR_BGR2GRAY 的 cvtColor 转换为灰度

3. 执行直方图均衡：

   /li>
4. 获取图像的高度和宽度。

5. 将图像缩放到 600X800 SVGA 大小

   一个。如果宽度 > 高度则比例 = 宽度 / 800.0

   湾。否则比例 = 高度 / 600.0

   C。使用具有上述比例因子 'scale' 的 'resize'

6. 创建 MSER 对象
7. 设置增量（4）
8. 调用detectRegions

我想使用 java 在图像中进行文本检测。我正在使用 OpenIMAJ 使用 MSER 算法（作为第一阶段）来做到这一点，但这需要大量的处理时间，并且在大多数图像中返回异常 OutOfMemoryError。

我尝试更改参数，并更改算法源代码，但问题仍然存在。

当我使用 Matlab 进行 MSER 算法时，它很快并且没有 OutOfMemoryError。

这是我的代码：

当我调用以下方法时，实际上会发生错误：

没有问题的图像示例：

导致 OutOfMemoryError 的图像示例 2：

请帮忙。

我正在使用 OpenCV Mser 类。
对于灰度图像，我没有任何问题，结果很好，文档中定义的参数在逻辑上影响算法：

• delta - 它比较 (sizei−sizei−delta)/sizei−delta
• min_area - 修剪小于 minArea 的区域
• max_area - 修剪大于 maxArea 的区域
• max_variation - 修剪与其子节点大小相似的区域

但是我对彩色图像的 Mser 有问题。我查看了源代码并没有找到彩色图像的单独实现。了解它是否通过使用图像的阈值水平找到区域的主要重要事项，“delta”参数的方程是什么，它应该不同于为灰度图像定义的方程。如果它使用另一种算法，下面提到的参数的确切含义：

• 最大进化；//! 对于彩色图像，进化步骤
• 区域阈值；//! 导致重新初始化的区域阈值
• 最小边距；//! 忽略太小的边距

由于彩色图像的函数结果没有描述性，因此区域很多，很难理解算法是如何工作的。

我有一个脚本可以收集照片中的所有 MSER 区域：

它运行良好，没有问题：

但是，当我尝试将这些转换为 OpenCV 中的折线时，我只会得到无限的 numpy 错误。然后我尝试变得更简单，并简单地遍历各个船体：

但这只是给了我 66 个空白图像（即：只是普通图片），而我应该得到 66 个左右的图像，每个图像都有一个绿色 MSER 叠加。我不确定问题出在哪里。谁能帮我？