用于彩色和灰度图像的 Opencv MSER

Question

我在 openCV 中遇到了 MSER（最大稳定外部区域）。这方面的文档信息量不是很大 (here)，而且我知道 MSER 在彩色和灰度图像上的算法是不同的。

谁能告诉我在灰度颜色（速度除外）上使用它是否有优势，反之亦然？

另外，希望能解释一下增量、变异、多样性和进化参数。

Answer 1

本质上，OpenCV 中的灰度图像 MSER 算法来自较新的出版物（David Nistér 和 Henrik Stewénius。线性时间最大稳定极值区域。在 Computer Vision–ECCV 2008，第 183-196 页。Springer，2008。) 比颜色一。

颜色 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。后来算法的优点是它更快，因为它可以在准线性时间运行，但最坏的情况下它可以运行为 O(n)。鉴于图像颜色，从 RGB 图像计算强度无论如何都需要逐像素计算，这将引入 O(n) 复杂度。那么，Nister 的算法（后一种）就会失去优势，至少我相信，OpenCV 开发者是这样想的，为了性能，决定将这两种情况分开使用。