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我正在为图像构建一个通用的文本解析算法。我之前在跑步：

对比

在二值图像上。结果哪里一样。我知道 MSER 可以在灰度上完成，但我想更安全。

我需要选择其中一个，并且findContours()运行时间不到一半MSER。

我错过了什么吗？你会选什么？

我是 MATLAB 中 MSERFeatures 的新手，我知道在 MATLAB 中使用 detectMSERFeatures 后，我可以在图形上绘制检测到的 pixelList，但是像素具有不同的颜色，我想知道它们代表什么以及 pixelList 如何可以在任何传统编程语言（如 C++ 或 Java）中进一步操作吗？

detectMSERFeatures 方法产生几个重叠的 mser。有没有办法去除重叠区域？谢谢

我想使用 mser 检测图像中的文本并删除所有非文本区域。使用下面的代码，我能够检测到文本：

如何删除所有非文本区域并获得仅包含文本的二进制图像？我搜索了很多，但找不到任何使用 python 和 opencv 的示例代码。

最近，我遇到了一个关于 OpenCV MSER 检测的问题。
下图中的文本未正确提取。

形态关闭后，结果似乎是正确的。

代码：

我很困惑。

• MSER 有约束/限制吗？
• 它需要一些预处理吗？什么样的？比如形态学。

我也期待这种类型的文本检测的新方法。

如果可以回答，我将不胜感激。

我正在尝试找到用于检测图像中对象的选项。我在研究时发现的几个选项是 openCV 和 catchroom sdk。

是否有任何其他您使用过或知道效果很好的选项？我的用例是检测图像中的所有对象并将它们保存为单独的图像（具有透明背景），即。它也应该能够检测边界。

如果这可以在设备 ios/android sdk 上运行，那就太好了。如果没有，我可以使用一些 api/service。

请指教。

我想从 python3.5 中的图像中提取 MSER 特征，但我找不到任何解决方案。我正在尝试以下代码：

但在 mser.detectRegions 中出现错误。任何人都可以在 python3.5 中分享 MSER 的工作代码吗？

我正在做一个项目，要求我检测图像中的文本区域。这是我使用下面的代码到现在为止的结果。

原始图像

结果

代码如下：

如您所见，这可以做的比我需要的更多。如果您需要更多，请查找注释部分。

顺便说一句，我需要将每个文本区域绑定在一个矩形中，而不是（靠近）脚本找到的每个字符。过滤单个数字或字母并将所有内容四舍五入。

例如，第一个序列在一个盒子里，第二个在另一个盒子里，依此类推。

我搜索了一下，发现了一些关于“过滤矩形区域”的信息。我不知道它是否对我的目的有用。

还查看了 Google 上的一些第一个结果，但其中大多数都不是很好。我想代码需要稍微调整一下，但我是 OpenCV 世界的新手。

我正在尝试裁剪使用 mser 检测到的区域。mser.detect() 函数产生 mser 区域，我想裁剪该区域以提供结果输出。我正在使用 python，如果有人可以在 python 中提供帮助，我将不胜感激。

我想根据船体裁剪它。

OpenCV 3.3.1 版有一个 MSER 算法的实现，一个可能的选项是 setPass2Only，但它没有在文档中指定它的用途：https ://docs.opencv.org/trunk/d3/d28/classcv_1_1MSER.html #aba564613ffdcd6a89ef0e381c4b02c48 我不完全了解该算法的实现方式，但从我所看到的情况来看，可以使用该选项来运行算法的“从亮到暗”部分，但如果这是像这样，如果我只想运行“从暗到亮”怎么办？