Opencv MSER用于彩色和灰度图像

Question

我在openCV中遇到了MSER(最大稳定的外部区域)。

有没有人能告诉我，在灰度色彩(除了速度)上使用它是否有优势，或者反之亦然？

另外，如果能解释一下三角洲、变异、多样性和进化参数，我将不胜感激。

Answer 1

实质上，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。在计算机视觉-ECCV 2008中，第183-196页。Springer，2008年。)而不是一种颜色。

彩色MSER算法运行在log ( Color (log ))上，首先需要对像素强度进行二进制排序。后者的优点是速度更快，因为它可以在准线性时间内运行，但在最坏的情况下，它可以运行为O(n)。给定图像颜色，从RGB图像计算强度将需要逐个像素计算，这将引入O(n)复杂度。然后，尼斯特的算法(后面的算法)将失去它的优势，至少我相信，OpenCV开发人员是这样想的，为了提高性能，他们决定对这两种情况分别使用算法。