blocks|key|634931|text|MSER的结果是点，而不是等值线，所以您可以绘制黑色图像上的所有点，以获得二值图像。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|634932|参考github+detectors/mser.cpp的代码|offset|length|634933|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://github.com/Palethorn/Feature-extraction/blob/5ad0abfb25dc7cf80de1e9083cc955ebb78c8af0/blob_detectors/mser.cpp^0|0|9|I|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|N|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|O|8|@]|9|@$D|P|E|Q|1|R]]|A|$]]|$1|F|3|-4|5|6|7|S|8|@]|9|@]|A|$]]]|G|$H|$5|I|J|K|A|$L|M]]]]

The result of the MSER is points, not the contours, so you can draw the all points on a black image to get the binary image.

Refer the code from github <a href="https://github.com/Palethorn/Feature-extraction/blob/5ad0abfb25dc7cf80de1e9083cc955ebb78c8af0/blob_detectors/mser.cpp" rel="nofollow">https://github.com/Palethorn/Feature-extraction/blob/5ad0abfb25dc7cf80de1e9083cc955ebb78c8af0/blob_detectors/mser.cpp</a>

I would like to detect salient regions in a color image by using Maximum stable extremal region (MSER) algorithm as described in paper <a href="http://users.cecs.anu.edu.au/~roland/Courses/ENGN8530_CVIU/donoser_bischof_CVPR2006_Efficient_MSER_Tracking.pdf" rel="nofollow">http://users.cecs.anu.edu.au/~roland/Courses/ENGN8530_CVIU/donoser_bischof_CVPR2006_Efficient_MSER_Tracking.pdf</a>

Currently iam using OpenCV with MSER Algorithm to get the Keypoints, but what i really want is a binary Image. 
How iam able to get this binary Image with regions of interest?
Is it possible with OpenCV or must i reimplement the MSER algorithm?

MSER Output as Binary Image

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我想用最大稳定极值区域算法来检测彩色图像中的显著区域，如论文所描述的。目前，iam使用OpenCV和MSER算法来获取关键点，但我真正想要的是一个二进制图像。我如何才能得到这个具有兴趣区域的二值图像？是否可以使用OpenCV，或者我必须重新实现MSER算法？

问MSER输出为二值图像
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