欢迎您访问程序员文章站本站旨在为大家提供分享程序员计算机编程知识!
您现在的位置是: 首页

MSER in opencv3.1.0

程序员文章站 2022-05-16 11:20:32
...

最大极值稳定区域,是一种类似分水岭图像的分割与匹配算法。它具有SIFT SURF及 ORB等特征不具备的仿射不变性,近年来广泛应用于图像分割与匹配领域。


MSER根据需要检测的白色区域和黑色区域,又分为MSER+和MSER-


 

opencv MSER(最大极值稳定区域)  CODE


下面贴上Mser车牌目标检测示例 完整的C++代码

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/features2d.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
// Mser车牌目标检测
std::vector<cv::Rect> mserGetPlate(cv::Mat srcImage)
{
	// HSV空间转换
	cv::Mat gray, gray_neg;
	cv::Mat hsi;
	cv::cvtColor(srcImage, hsi, CV_BGR2HSV);
	// 通道分离
	std::vector<cv::Mat> channels;
	cv::split(hsi, channels);
	// 提取h通道
	gray = channels[1];
	// 灰度转换 
	cv::cvtColor(srcImage, gray, CV_BGR2GRAY);
	// 取反值灰度
	gray_neg = 255 - gray;
	std::vector<std::vector<cv::Point> > regContours;
	std::vector<std::vector<cv::Point> > charContours;

	// 创建MSER对象
	cv::Ptr<cv::MSER> mesr1 = cv::MSER::create(2, 10, 5000, 0.5, 0.3);
	cv::Ptr<cv::MSER> mesr2 = cv::MSER::create(2, 2, 400, 0.1, 0.3);


	std::vector<cv::Rect> bboxes1;
	std::vector<cv::Rect> bboxes2;
	// MSER+ 检测
	mesr1->detectRegions(gray, regContours, bboxes1);
	// MSER-操作
	mesr2->detectRegions(gray_neg, charContours, bboxes2);

	cv::Mat mserMapMat =cv::Mat::zeros(srcImage.size(), CV_8UC1);
	cv::Mat mserNegMapMat =cv::Mat::zeros(srcImage.size(), CV_8UC1);

	for (int i = (int)regContours.size() - 1; i >= 0; i--)
	{
		// 根据检测区域点生成mser+结果
		const std::vector<cv::Point>& r = regContours[i];
		for (int j = 0; j < (int)r.size(); j++)
		{
			cv::Point pt = r[j];
			mserMapMat.at<unsigned char>(pt) = 255;
		}
	}
	// MSER- 检测
	for (int i = (int)charContours.size() - 1; i >= 0; i--)
	{
		// 根据检测区域点生成mser-结果
		const std::vector<cv::Point>& r = charContours[i];
		for (int j = 0; j < (int)r.size(); j++)
		{
			cv::Point pt = r[j];
			mserNegMapMat.at<unsigned char>(pt) = 255;
		}
	}
	// mser结果输出
	cv::Mat mserResMat;
	// mser+与mser-位与操作
	mserResMat = mserMapMat & mserNegMapMat;
	cv::imshow("mserMapMat", mserMapMat);
	cv::imshow("mserNegMapMat", mserNegMapMat);
	cv::imshow("mserResMat", mserResMat);
	// 闭操作连接缝隙
	cv::Mat mserClosedMat;
	cv::morphologyEx(mserResMat, mserClosedMat,
		cv::MORPH_CLOSE, cv::Mat::ones(1, 20, CV_8UC1));
	cv::imshow("mserClosedMat", mserClosedMat);
	// 寻找外部轮廓
	std::vector<std::vector<cv::Point> > plate_contours;
	cv::findContours(mserClosedMat, plate_contours,CV_RETR_EXTERNAL,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cv::Point(0, 0));
	// 候选车牌区域判断输出
	std::vector<cv::Rect> candidates;
	for (size_t i = 0; i != plate_contours.size(); ++i)
	{
		// 求解最小外界矩形
		cv::Rect rect = cv::boundingRect(plate_contours[i]);
		// 宽高比例
		double wh_ratio = rect.width / double(rect.height);
		// 不符合尺寸条件判断
		if (rect.height > 20 && wh_ratio > 4 && wh_ratio < 7)
			candidates.push_back(rect);
	}
	return  candidates;
}
int main()
{
	cv::Mat srcImage =
		cv::imread("car.jpg");
	if (srcImage.empty())
		return-1;
	cv::imshow("src Image", srcImage);
	// 候选车牌区域检测
	std::vector<cv::Rect> candidates;
	candidates = mserGetPlate(srcImage);
	// 车牌区域显示
	for (int i = 0; i < candidates.size(); ++i) 
	{
		cv::imshow("rect", srcImage(candidates[i]));
		cv::waitKey();
	}
	cv::waitKey(0);
	return 0;
}