MSER（最大稳定极值区域）是一种通过分析图像灰度阈值变化来检测稳定区域的计算机视觉技术。该算法最早由J.Matas等人在2002年提出，其核心原理是通过不同阈值下的二值化图像，提取形状和面积变化率最小的连通区域作为特征区域。MSER具有仿射变换不变性、光照鲁棒性和多尺度检测能力，主要应用于文字检测、物体识别、图像匹配等领域。在实现上，OpenCV等开源库提供了MSER的标准化接口，支持灰度转换、...
MSER（最大稳定极值区域）是一种通过分析图像灰度阈值变化来检测稳定区域的计算机视觉技术。该算法最早由J.Matas等人在2002年提出，其核心原理是通过不同阈值下的二值化图像，提取形状和面积变化率最小的连通区域作为特征区域。MSER具有仿射变换不变性、光照鲁棒性和多尺度检测能力，主要应用于文字检测、物体识别、图像匹配等领域。在实现上，OpenCV等开源库提供了MSER的标准化接口，支持灰度转换、...
