mser 的全称:Maximally Stable Extremal Regions 第一次听说这个算法时，是来自当时部门的一个同事， 提及到他的项目用它来做文字区域的定位，对这个算法做了一些优化。...自那时起就有一块石头没放下，想要找个时间好好理理这个算法。 学习一些它的一些思路。 因为一般我学习算法的思路：3个做法， 第一步，编写demo示例。 第二步，进行算法移植或效果改进。...第三步，进行算法性能优化。 然后在这三个过程中，不断来回地验证，实测。 任何事情，一下子囫囵吞枣，容易呛到。 找了不少资料，mser这方面的资料还挺少。...err_msg, err); exit_code = 1; } /* quit */ return(exit_code); } 算法有两种模式...可参照《图片文档倾斜矫正算法 附完整c代码》中判断是否为文本图片的方式进行算法思路的改进。 效果图例： ? ? ? ? 以上，再一次抛砖引玉。 若有其他相关问题或者需求也可以邮件联系俺探讨。
输入原始车牌信息 输出mser识别结果 具体算法步骤 第1步：mser结构体定义 struct MSERParams { MSERParams(int _delta = 5, int...参数定义 vector typeDesc; vector pMSER; //创建mser对象 MSERParams params;...(params); params.delta = 100; typeDesc.push_back("MSER"); pMSER.push_back(params); 第3步：mser...算法检测车牌 vector::iterator itMSER = pMSER.begin(); Ptr b; String label;...>().get()) { Ptr sbd = b.dynamicCast(); //检测Region
MSER就是一种检测图像中文本区域的方法，这是一种传统算法，所谓传统算法，是相对于现在大行其道的机器学习技术来说的，就准确率来说，MSER对文本区域的检测效果自然是不能和深度学习如CTPN、Pixellink...MSER全称叫做最大稳定极值区域（MSER-Maximally Stable Extremal Regions），该算法是2002提出的，主要是基于分水岭的思想来做图像中斑点的检测。...= cv2.MSER_create() # 得到mser算法对象 regions, _ = mser.detectRegions(gray) # 获取文本区域 hulls = [cv2.convexHull...()”得到了一个默认的MSER算法对象，但其实这个对象也是可以设置参数的： _delta it compares (sizei−sizei−delta)/sizei−delta _min_area...= cv2.MSER_create() # 得到mser算法对象 regions, _ = mser.detectRegions(gray) # 获取文本区域 hulls = [cv2.convexHull
使用人工特征 文本检测领域常见的人工特征算法有两种：SWT和MSER，这些方法的效率比滑窗法更高，精度也更好。 SWT算法思路：图片中的文本都具有一致宽度的线条。...MSER算法的思路：单个文本内部的像素值不会有太大差异, 类似于分水岭算法 其计算步骤如下： 从0到255，选择不同的阈值对图片进行二值化； 记录下不同阈值下的二值化图像的各个连通域的面积变化； 寻找在一定阈值范围内...，面积变化较为稳定的连通域； 根据人工规则从这些稳定连通域中筛选出文本区域； opencv里面有MSER的实现，可以直接拿来用。...除这两种算法以外，还可以尝试使用一些通用的局部特征算子，我曾经用过harris角点，在文档和证件场景下的效果还是不错的。 2. 深度学习文本检测 深度学习算法在误检方便表现比传统方法要好。...所以EAST算法中在NMS之前添加了检测框融合的操作，称之为LocalNMS。
文本检测首先要从图像中切割出可能存在的文字，即候选连通区域，目前被采取最多的方法是MSER（最大平稳极值区域）。...当然，也有团队在此基础上开发出了自己的一套算法，比如微软研究院在传统检测方法ER（极值区域）和MSER基础之上采用了对比极值区域CER（Contrasting Extremal Region），CER是跟周围的背景有一定对比度的极值区域...，在低对比度的图像上比MSER效果更好，而且获得的候选连通区域数量远小于ER，提高了算法的效率，并且，为了提高所获得连通区域的质量，微软又增加一个算法环节去增强CER。...最后，微软采取了一套基于浅层神经网络的文字/非文字分类算法，进一步提高了对于连通区域字符的辨认率。 在此基础之上，微软研究院的成果也得到了世界的验证。
数字定位使用最大稳定的外部区域（MSER）方法完成，该方法用作稳定的特征检测器。MSER主要用于图像内的斑点检测。斑点是像素的连续集合，其外边界像素强度高于内边界像素强度（给定阈值）。...MSER的运行时复杂度较低，为O（nlog（log（n））），其中n是图像上像素的总数。该算法对于模糊和缩放也很鲁棒。这使其非常适合提取文本/数字。
我们首先基于MSER（最大稳定极值区域）的方法来设计我们的检测方案，如下图。 ? 由于MSER基于分水岭迭代的方式来寻找候选框，能有效提取候选文字区域的同时也容易产生非常多的非文字区域。...自然场景的文字识别一直是业内挑战最高的一个课题，目前基于深度学习在这方面的研究很多，到工业界还没有非常成熟的算法，百度和google是业界最好的。...不过车牌的检测算法很成熟了，可以先检测到车牌，做方向矫正后再送识别。车牌银行卡这种文字类别相对很少，不到100个，一般传统的模板匹配的方法也可以达到比较好的效果。...而本文介绍的通用图片的文字识别需要应对6000多个汉字还有英文数字等，对网络的要求更高 Q11：问题：除了基于CNN的识别方法，有没有尝试过其他的深度学习算法。...手机应该是可以直接从聊天记录获得文本，不需要从图像里去检测和识别文字，主要涉及到的是NIL方向的算法，比如分词。
主题和特点: 包含关于几何基元拟合，随机特征检测(RANSAC)，和最大稳定极值区域(MSER)的新章节 包括大多数章节的练习，并在相关网站上提供额外的补充材料和软件实现 所有示例都使用ImageJ，这是一种广泛使用的开源图像环境...，可以在所有主要平台上运行 以数学形式逐步描述每个解决方案，作为抽象的伪代码算法和完整的Java程序，可以很容易地移植到其他编程语言 在前言中提出一个或两个学期课程的建议大纲 高级本科生和研究生将发现这全面和例子丰富的教科书将作为理想的介绍数字图像处理
在确定候选连通区域阶段，微软亚洲研究院团队在传统检测方法ER（Extremal Region，极值区域）和MSER（Maximally Stable Extremal Region，最大平稳极值区域）基础之上采用了对比极值区域...CER（Contrasting Extremal Region），CER是跟周围的背景有一定对比度的极值区域，这个对比度至少要强到能够被人眼感知到，在低对比度的图像上比MSER效果更好，而且获得的候选连通区域数量远小于...ER，候选范围大大缩小，提高了算法的效率。...算法提取出来的候选连通区域结果示例 阶段②：基于浅层神经网络的文字/非文字分类算法 当获得了高质量的候选连通区域，就需要对其中的字符进行分辨，确定其是否为文字或非文字，微软亚洲研究院团队提出了一套基于浅层神经网络的文字.../非文字分类算法，比以往的算法更加有效。
高级部分-分水岭算法及图像修补 掌握分水岭算法的原理，掌握核心函数 cv2.watershed() 。 可以扩展补充图像修补技术及相关函数 cv2.inpaint()，学习完毕可以尝试人像祛斑应用。...GrabCut 算法 cv2.grabCut()； 漫水填充算法 cv2.floodFill()； Harris 角点检测 cv2.cornerHarris()； Shi-Tomasi 角点检测 cv2...库； “SURF” SURF(nonfree module) Opencv3 移除，需调用 xfeature2d 库； “ORB” ORB Opencv3 移除，需调用 xfeature2d 库； “MSER...” MSER； “GFTT” GoodFeaturesToTrackDetector； “HARRIS” (配合 Harris detector)； “Dense” DenseFeatureDetector...meanShift 跟踪算法 cv2.meanShift()； CamShift 跟踪算法 cv2.CamShift()。
而在OpenCV本身包含的feature2d模块中也包含了几个非常有用的特征检测器与描述子， 其所支持的特征点检测器（FeatureDetector）如下： FAST=1 STAR=2 ORB=5 MSER...1.ORB检测器与描述子 ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）是OpenCV实验室于2011年开发出来的一种新的特征提取算法， 相比较于SIFT与SURF， ORB...); 2.BRISK检测器与描述子 BRISK（Binary Robust Invariant Scalable Keypoint）特征检测与描述子是在2011年由几位作者联合提出的一种新的特征提取算法...SIFT算法之后, 具有尺度不变性与旋转不变性算法领域的再一次突破， 它是KAZE特征提取算法的加速版本； 其算法原理有别于前面提到的几种方法， 其是通过正则化PM方程与AOS（加性算子分裂）方法来求解非线性扩散...AKAZE算法的原理本身比较复杂，笔者所读的书中亦无详细解说， 感兴趣的小伙伴阅读相关论文去深入了解。
我爱计算机视觉”公众号，一个有价值有深度的公众号~) OpenCV是计算机视觉开源工具中妇孺皆知的，但Dlib绝对是这几年快速上升的一颗新星，它并不追求大而全，但它实现的每一个模块和特性，都几乎是高质量开源算法的典范...》的目标检测报告，作者从滑动窗口讲到HOG检测器及其优化，并介绍了Dlib中基于图像金字塔的CNN目标检测，其速度很快且相比于SSD算法其对小目标检测性能更好，并分享了影响目标检测性能的一些因素，比如训练数据数量和质量及超参数的优化等...——训练HOG检测器； 002——运行HOG检测器； 003——为人脸特征点检测制作人脸图像数据和XML文件； 004——训练人脸特征点检测模型； 005——运行人脸特征点检测模型； 006——匈牙利算法...——边缘检测并找直线； 025-026——通过梯度计算亮斑； 027——霍夫变换； 028-034——通过霍夫变换定位图像中的纸张； 035——通过mbd方法定位视频中旋转的指尖陀螺； 036——通过MSER
最小化再投影误差 流行算法：8点和5点算法 ? 3D-to-2D 三维结构运动与图像的对应 最少涉及3对关联点（+1对点用于消除歧义点） 最小化再投影误差找到解决方案： 流行算法：p3p ?...最小化3D-3D欧几里得距离： 流行算法：用于全局配准，ICP用于局部优化或捆集调整（BA） ? ? 5 VO模块流程 ? Coner vs Blob 角点定义为一条或多条边的交点。...E.g., MSER, LOG, DOG (SIFT), SURF, CenSurE ? ? ?
2， 需要高精度的字符区域定位算法 场景文字识别算法的一大关键是“检测”，即分割出图像中的文字与背景，近些年来主流的方法都是先检测再识别的框架来解决这个问题。...关于文字检测，目前主流的方法是采用最大极值稳定区域（MSER）和笔迹宽度变换（SWT）这两种方法。...MSER通过提取在一定范围内对图像像素值变化的稳定区域来检测文字，这个方法基于一个字符所在的图像像素有着相似的颜色的假设，是被认为当前性能最好的具有放射不变性的区域提取方法。...目前OCR+的字符检测算法主要是基于CNN架构来实现的。字符检测算法模块需要考虑召回率与准确率之间的平衡，目前OCR+ STR的区域定位召回率与准确率基本保持在95%，75%左右。...同时，由于训练该分类器需要大量的标注样本，因此该模块的开发也是整个STR算法开发过程中最为艰难的一环。
5] (improvements of ORB-SLAM2 to ORB detector) SIFT[6] SURF[7] KAZE[8] AKAZE[9] BRISK[10] AGAST[11] MSER...www.margaritachli.com/papers/ICCV2011paper.pdf [11] AGAST: http://www.i6.in.tum.de/Main/ResearchAgast [12] MSER
预处理阶段中包含了三步： 定位图片中的文字区域，而文字检测主要基于连通域分析的方法，主要思想是利用文字颜色、亮度、边缘信息进行聚类的方式来快速分离文字区域与非文字区域，较为流行的两个算法分别是：最大极值稳定区域...(MSER)算法及笔画宽度变换(SWT)算法，而在自然场景中因受到光照强度、图片拍摄质量和类文字背景的干扰，使得检测结果中包含非常多的非文字区域，而目前从候选区域区分出真正文字区域主要两种方法，用规则判断或轻量级的神经网络模型进行区分...受光照和拍摄质量的影响，全局二值化难以设置统一的阈值，而自适应二值化算法易受到阴影及模糊边界的干扰。所以在这边尝试过许多方法，测试下来未发现在任何情形下效果都满足要求的方法。...在给定O序列情况下，通过维特比算法，找出最优序列S： 传统OCR冗长的处理流程以及大量人工规则的存在，使得每步的错误不断累积，而使得最终识别结果难以满足实际需求。接下来讨论基于深度学习的OCR。...文本行检测，其又可分为水平行文字检测算法与倾斜文字行检测算法。这里主要介绍下Tian提出算法CTPN，其算法框架如下图。
我们今天所讨论的两个算法就是有关该过程的算法。 事实上，对于检索，无非就是两个字符串的匹配过程，模式串是你想要匹配的串，主串是你搜索所在串。...BF算法和KMP算法是较为著名的模式匹配算法，接下来作出详细介绍。...BF算法 BF算法(Brute-Force)也称为暴力算法，其核心原理是逐个比较文本串和模式串的字符，如果匹配失败，则通过向右移动模式串的位置，再次进行比较。...在实际情况下，BF算法的效率并不高，特别是当文本串T和模式串P的长度很大时。对于较长的文本串和模式串，BF算法的时间复杂度可能会导致性能问题。...答案就是KMP算法。 KMP算法 KMP算法的核心思想是利用模式串自身的特点来加速匹配过程，避免重复匹配。
现总结如下(不敢保证没有遗漏，但是已经够多了) - BRISK: detector + descriptor - ORB: detector + descriptor - MSER: detector
基本思想：现在有一个数组arr= {12,35,99,18,76}，需要将其从小到大排序
小编邀请您，先思考： 1 PCA算法的原理是什么？ 2 PCA算法有什么应用？
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