opencv MSER.detectRegions（）vs findContours（）：有什么区别？

Question

我正在为图像构建通用文本解析算法。 我在跑：

MSER.detectRegions()

vs

findContours(...cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

在二进制图像上。结果在哪里相同。 我知道MSER可以在灰度级完成，但我想更安全。

我需要选择其中一个，而findContours()只花费运行时间MSER的一半。

我错过了什么吗？ 你会选择什么？

Answer 1

正如已经指出的那样，在二进制图像上计算MSER没有意义。 MSER基本上使用递增（递减）阈值对图像（灰度）进行多次阈值处理，所得到的是所谓的组件树，如here。至少在不同二值化上改变其尺寸/形状的连通分量是最大稳定极值区域（例如，示意图中的K）。这当然是一个非常简化的解释。请向Google询问更多详情，您会找到足够的信息。

正如您所看到的，对已经阈值化的图像进行阈值处理没有意义。因此，将灰度图像传递给MSER算法。 MSER是最先进的文本检测方法的通用基础（请参阅here和here）。