OpenCV实战——使用MSER提取特征区域

0. 前言

在分水岭算法一节中，我们了解了如何通过创建分水岭将图像分割成多个区域。最大稳定极值区域 (maximally stable external regions, MSER) 算法同样使用注水过程类比提取图像中的特征区域，这些区域同样通过逐级淹没图像来创建，但我们将重点关注在浸入过程中保持相对稳定的盆地，这些区域对应于图像中目标对象的特征部分。
在 OpenCV 中可以使用 cv::MSER 类计算图像 MSER，使用默认的空构造函数创建 cv::MSER 类的实例。

1. MSER 算法原理

MSER 算法使用与分水岭算法相同的机制，也就是说，它同样通过将图像从级别 0 逐渐淹没到级别 255，随着水位的增加，可以观察到边界清晰、颜色较深的区域形成了一段时间内形状相对稳定的盆地，这些稳定的盆地是