为什么Python实现和OpenCV的MSER的Java实现会产生不同的输出？

python java opencv

2022-09-01 07:02:53

我一直在尝试使用OpenCV的MSER算法的Python实现（opencv 2.4.11）和Java实现（opencv 2.4.10）。有趣的是，我注意到MSER的检测在Python与Java中返回不同类型的输出。在 Python 中，检测返回点列表的列表，其中每个点列表表示检测到的 blob。在 Java 中，返回 a，其中每行都是一个点，其关联的直径表示检测到的 blob。我想在Java中重现Python行为，其中blob由一组点定义，而不是一个点。有人知道发生了什么吗？Mat

蟒：

frame = cv2.imread('test.jpg')
mser = cv2.MSER(**dict((k, kw[k]) for k in MSER_KEYS))  
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  
regions = mser.detect(gray, None)
print("REGIONS ARE: " + str(regions))

where the dict given to cv2.MSER is
{'_delta':7, '_min_area': 2000, '_max_area': 20000, '_max_variation': .25, '_min_diversity': .2, '_max_evolution': 200, '_area_threshold': 1.01, '_min_margin': .003, '_edge_blur_size': 5}

Python 输出：

REGIONS ARE: [array([[197,  58],
   [197,  59],
   [197,  60],
   ..., 
   [143,  75],
   [167,  86],
   [172,  98]], dtype=int32), array([[114,   2],
   [114,   1],
   [114,   0],
   ..., 
   [144,  56],
   [ 84,  55],
   [ 83,  55]], dtype=int32)]

爪哇岛：

Mat mat = new Mat(bitmap.getWidth(), bitmap.getHeight(), CvType.CV_16S, new Scalar(4));
Mat gray = new Mat(bitmap.getWidth(), bitmap.getHeight(), CvType.CV_16S, new Scalar(4));
Imgproc.cvtColor(mat, gray, Imgproc.COLOR_RGB2GRAY, 4);

FeatureDetector fd = FeatureDetector.create(FeatureDetector.MSER);
MatOfKeyPoint regions = new MatOfKeyPoint();
fd.detect(gray, regions);
System.out.println("REGIONS ARE: " + regions);

Java 输出：

REGIONS ARE: Mat [ 10*1*CV_32FC(7), isCont=true, isSubmat=false, nativeObj=0x6702c688, dataAddr=0x59add760 ]

where each row of the Mat looks like
KeyPoint [pt={365.3387451171875, 363.75640869140625}, size=10.680443, angle=-1.0, response=0.0, octave=0, class_id=-1]

编辑：

answers.opencv.org 论坛上的mod提供了更多信息（http://answers.opencv.org/question/63733/why-does-python-implementation-and-java-implementation-of-mser-create-different-output/）：

不幸的是，看起来，Java版本仅限于expecty2d。功能检测器接口，仅允许您访问关键点（而不是实际区域）

贝拉克（六月 10 '15）

@berak：因此，如果我从文档中正确理解，java版本和python/C++版本都具有experty2d。FeatureDetector接口，但python/C++版本具有额外的MSER类来查找区域，而不仅仅是关键点？在这种情况下，人们会怎么做？是否可以将C++ MSER 类添加到 OpenCV 管理器中，在此处编辑类似 javaFeatureDetector 的内容，然后为其创建 java 包装器？感谢您的任何建议。

斯洛雷蒂（2015年6月11日）

所以是的，你可以用c ++或python获得矩形，但不能从java中获取。这是设计中的一个缺陷。javaFeatureDetector仍在使用中，但是要获得矩形，你必须编写自己的jni接口，我猜。（并分发您自己的.so以及您的apk）

贝拉克（2015年6月12日）

答案 1

您正在使用两个不同的接口来实现 MSER。

Python给你一个包装的，它向Python公开它作为：cv2.MSERcv::MSERoperator()detect

//! the operator that extracts the MSERs from the image or the specific part of it
CV_WRAP_AS(detect) void operator()( const Mat& image, CV_OUT vector<vector<Point> >& msers,
                                    const Mat& mask=Mat() ) const;

这为您提供了所需的轮廓界面列表。

相比之下，Java使用包装器，该包装器调用由标准 FeatureDetector 接口支持并使用标准 FeatureDetector 接口：KeyPoint 列表。javaFeatureDetectorFeatureDetector::detectMSER::detectImpl

如果你想访问Java中的（在OpenCV 2.4中），你必须用JNI来包装它。operator()

答案 2