MSER（Maximally Stable Extremal Regions）最大稳定极值区域，2002提出，基于分水岭的思想来做图像中斑点的检测。
【函数】
Ptr<MSER> create( int _delta=5, int _min_area=60, int _max_area=14400, double _max_variation=0.25, double _min_diversity=.2, int _max_evolution=200, double _area_threshold=1.01, double _min_margin=0.003, int _edge_blur_size=5 );
【参数】原理链接
_delta——两个区域间的灰度差
_min_area——剔除小于此值的区域
_max_area——剔除大于此值的区域
_max_variation——剔除灰度值变化时，区域变化为此倍数的区域
_min_diversity——当前区域与稳定区域的变化率
_max_evolution——进化步长
_area_threshold——重新初始化的面积阈值
_min_margin——最小边缘尺寸
_edge_blur_size——边缘滤波的孔径尺寸
【案例】
#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat srcImage = imread("D:/sunflower.png"); Mat srcGrayImage; if (srcImage.channels() == 3) { cvtColor(srcImage,srcGrayImage,CV_RGB2GRAY); } else { srcImage.copyTo(srcGrayImage); } vector<KeyPoint>detectKeyPoint; Mat keyPointImage1,keyPointImage2; Ptr<MSER> mser = MSER::create(); mser->detect(srcGrayImage,detectKeyPoint); drawKeypoints(srcImage,detectKeyPoint,keyPointImage1,Scalar(0,0,255),DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS); drawKeypoints(srcImage,detectKeyPoint,keyPointImage2,Scalar(0,0,255),DrawMatchesFlags::DEFAULT); imshow("src image",srcImage); imshow("keyPoint image1",keyPointImage1); imshow("keyPoint image2",keyPointImage2); waitKey(0); return 0; }
原文：https://www.cnblogs.com/xixixing/p/12469847.html