mser场景文字检测及筛选

   发现很多人都用mser,swt等进行场景文字的检测，最近也去实现了一下，虽然swt较新的算法，但实现过程中传统的mser算法反而更稳定，速度也会更快，可能是我还没有完全领会swt的精髓。ps:暂时只做水平及水平倾斜的文字  demo    http://download.csdn.net/detail/u013293750/9699124  场景文字检测，tesseractocr识别

        

         先看下处理完的大概结果

实现过程大概分为下面几步：

<1>mser文字获选区域块的提取，包括反白字体

<2>对mser文字获选区域进行连通域分析，求取最小包含矩形框，对矩形框进行合并。主要还是传统的大小距离，角度等的关系

<3>对合并的矩形框进行再次合并，得到一个个文字块

<4>将文字块处理成正的矩形块，进行块的反白判断及二值化

<5>对二值化后的图像进行投影及文字宽高大小分析，判断是否为文字块。得到最终结果

 

 

首先进行mser文字块的检测

求取连通域的最小包围矩形框，过滤掉较明显的非文字

进行矩形框的合并 两个for循环判断矩形框两两关系，当连通过宽度为高度的几倍时，还加入角度的判断（因为当宽度够长时，这边默认求得的最小矩形框文字方向不会错误的太离谱).

进行合并矩形框的再次合并，得到文字块，对文字块进行矫正二值。投影，字大小，比率等分析，判断是否为文字块，得到最终结果。

          

其中还是有很多问题需要解决，比如非文字块的排除（这里主要通过二值化及投影判断是否为文字块，肯定存在很多问题），字符块角度求取错误..

场景文字检测是个比较深的研究方向，看到微软研究院好像最新的效果很好，可惜在网上没有找到类似的demo文章。有时间再去好好研究