Я использую OpenCV 2.4.2 в Visual Studio 2012. Я хочу использовать MSER для обнаружения текста в изображениях. Я начал с образца программы MSER, представленного в каталоге OpenCV, #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include...

Я работаю над методом регистрации изображений, применяемым к гистологическим изображениям. У меня есть один вопрос. Я хотел бы использовать детектор функций MSER для обнаружения ключевых точек на моем изображении. После того, как контуры MSER...

У меня проблема со временем. Я запрограммировал qt Gui для обработки изображений. В этом случае было бы уместно реализовать блобдетекторы для обработки видео и отслеживания объектов. В принципе выглядит хорошо. Он использует графический интерфейс...

Я хотел бы обнаружить заметные области в цветном изображении с помощью алгоритма Максимальной стабильной экстремальной области (MSER), как описано в статье...

Известно, что Максимально стабильные экстремальные области (MSER) можно найти на изображении в MATLAB с помощью detectMSERFeatures , а выходными данными этой функции являются некоторые MSER. Но у меня есть один вопрос, который очень долго меня...

Я пытаюсь сегментировать некоторые клетки на микроскопическом изображении. Похоже, это (извините, пока не могу публиковать фотографии). Я попробовал пороговое значение Оцу для красного канала (поскольку ячейки красные), и он уменьшил большую...

Я хочу извлечь функции MSER из изображения в python3.5, но не могу найти никакого решения. Я пытаюсь использовать следующий код: import cv2 import sys mser = cv2.MSER_create() img = cv2.imread('signboard.jpg') gray = cv2.cvtColor(img,...

Я использую MSER из opencv-python для обнаружения текста, используя код из этого вопрос о переполнении стека . Может ли кто-нибудь помочь мне понять, почему контур p изменяется на (-1, 1, 2) перед вычислением выпуклой оболочки объектов? Код...

Я пытаюсь реализовать извлечение символов из изображений в Python, используя MSER в opencv . Это мой код до сих пор: import cv2 import numpy as np # create MSER object mser = cv2.MSER_create() # convert image to grayscale gray =...