Opencv MSER用于彩色和灰度图像

Question

我在openCV中遇到了MSER（最大稳定的外部区域）。有关此文档的信息不是很准确（here），我了解彩色和灰度图像上的MSER算法是不同的。

有人可以告诉我在灰度级颜色（速度以外）上使用它是否有优势，反之亦然？

还要感谢您对增量，变异，多样性和进化参数的解释。

Answer 1

本质上，OpenCV中的灰度图像MSER算法来自较新的出版物（ DavidNistér和HenrikStewénius。线性时间最大稳定的极值区域。在Computer Vision–ECCV 2008中，第183-196页。Springer，2008年。< / em>）。

Color MSER算法在 O（n log（log n））上运行，这首先需要对像素强度进行bin排序。后一种算法的优点是它更快，因为它可以在准线性时间内运行，但在最坏的情况下，它可以以 O（n）运行。给定该图像的颜色，无论如何要从RGB图像计算强度都需要逐个像素地进行计算，这首先会引入 O（n）复杂性。然后，Nister的算法（后一种）将失去其优势，至少我相信OpenCV开发人员会以这种方式考虑，并出于性能考虑，决定针对这两种情况使用单独的算法。