请教python怎样把mser算法中分割的region坐标取出来

p=polyfit(x,y,n) 用于多项式曲线拟合，其中x,y是一个已知的N个数据点坐标向量，当然其长度均匀为N,n是用来拟合的多项式系数，p是求出的多项式系数，n次多项式应该有n+1个系数，故p的长度为n+1。拟合的准则是最小二乘法。

1.MSER

MSER最大稳定极值区域（MSER-Maximally Stable Extremal Regions），该算法是2002提出的，主要是基于分水岭的思想来做图像中斑点的检测。

原理：MSER对一幅已经处理成灰度的图像做二值化处理，这个处理的阈值从0到255递增，这个阈值的递增类似于在一片土地上做水平面的上升，随着水平面上升，高高低低凹凸不平的土地区域就会不断被淹没，这就是分水岭算法，而这个高低不同，就是图像中灰度值的不同。而在一幅含有文字的图像上，有些区域（比如文字）由于颜色（灰度值）是一致的，因此在水平面（阈值）持续增长的一段时间内都不会被覆盖，直到阈值涨到文字本身的灰度值时才会被淹没，这些区域就叫做最大稳定极值区域。

其中，Qi表示阈值为i时的某一连通区域，Δ 为灰度阈值的微小变化量，q(i) 为阈值是 i 时的区域 Qi 的变化率。

当q(i) 为局部极小值时，则Qi 为最大稳定极值区域。

注释：参考网站

参考官网：

https://docs.opencv.org/3.4/d3/d28/classcv_1_1MSER.html

https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/100135824

---