MSER算法Matlab代码
时间: 2023-07-03 22:31:30 浏览: 64
以下是基于Matlab实现的MSER算法代码:
```matlab
function [r] = MSER(I)
% 灰度化处理
if size(I, 3) == 3
I = rgb2gray(I);
end
% 计算梯度幅值和方向
[Gmag, Gdir] = imgradient(I, 'prewitt');
% 计算MSER区域
r = detectMSERFeatures(I, 'ThresholdDelta', 1, 'MaxAreaVariation', 0.1, 'ROI', [1, 1, size(I, 2), size(I, 1)]);
% 绘制MSER区域
imshow(I);
hold on;
plot(r, 'showPixelList', true, 'showEllipses', false);
end
```
其中,输入参数`I`为待处理的图像,输出参数`r`为检测到的MSER区域。该实现基于Matlab自带的`detectMSERFeatures`函数,可以通过调整其参数来优化MSER的检测效果。
相关问题
MSER提取图像matlab代码
下面是使用MATLAB实现的MSER算法的代码:
```matlab
% 读取图像
img = imread('image.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
gray = rgb2gray(img);
% 初始化MSER对象
mserObj = detectMSERFeatures(gray);
% 可视化MSER特征
figure; imshow(img); hold on;
plot(mserObj,'showPixelList',true,'showEllipses',false);
```
这段代码将图像读入并转换为灰度图像,然后使用`detectMSERFeatures`函数检测MSER特征。最后,使用`plot`函数将检测到的MSER特征可视化。
MSER提取灰度图像matlab代码
MSER(Maximally Stable Extremal Regions)是一种图像特征提取算法,可以用于目标检测、图像匹配等应用。下面是用Matlab实现的MSER灰度图像提取代码:
```matlab
% 读取灰度图像
I = imread('image.png');
% 将灰度图像转为二值图像
bw = im2bw(I, graythresh(I));
% 提取MSER特征
[mserRegions, mserConnComp] = detectMSERFeatures(bw, 'ThresholdDelta', 2);
% 显示原始图像和MSER特征
figure;
imshow(I);
hold on;
plot(mserRegions, 'showPixelList', true, 'showEllipses', false);
title('MSER Regions');
```
其中,`imread`函数用于读取灰度图像,`im2bw`函数用于将灰度图像转为二值图像,`detectMSERFeatures`函数用于提取MSER特征,`plot`函数用于在原始图像上显示MSER特征。
需要注意的是,`detectMSERFeatures`函数有许多参数可以调整,例如`ThresholdDelta`用于调整MSER特征的灵敏度。如果需要更好的结果,可以尝试调整这些参数。