Question

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。

以下是我正在使用的代码段：

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

这是原始图片

这是第一步之后的图像

[！[在此处输入图像说明] [2]] [2]

更新

我玩过各种参数，但似乎没有人完全检测到文字区域。有没有比调整数字更好的方法来实现这一目标？调整参数不适用于我可能拥有的各种图像。

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);

Answer 1

免责声明：完全未经测试。

尝试减少MaxAreaVariation，因为您的文字＆amp;背景变化很小（减少误报）。你应该可以把它调到很远，因为看起来文本是数字生成的（如果它是文本图片就行不通）。

尝试减少RegionAreaRange的最小值，因为小字符可能小于200像素（增加正数）。在200，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明显的对比（减少误报）。对于过滤，这不会像MaxAreaVariation那样有效，但应该有所帮助。

使用MSER

1 个答案: