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openCV显著性检测

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1. 概念

显著性检测,就是使用图像处理技术和计算机视觉算法来定位图片中最“显著”的区域。显著区域就是指图片中引人注目的区域或比较重要的区域,例如人眼在观看一幅图片时会首先关注的区域。例如下图,我们人眼一眼看过去首先注意到的不是草坪,而是躺在草坪上的内马尔,内马尔所在的区域就是显著性区域。这种自动定位图像或场景重要区域的过程称为显着性检测。显著性检测在目标检测、机器人领域有很多应用。

在OpenCV的saliency模块中有三种显著性检测算法:

OpenCV提供类4种显著性检测算法的实现:

2 静态显著性检测

static_saliency.py使用两种Static saliency算法:cv2.saliency.StaticSaliencySpectralResidual_create()和cv2.saliency.StaticSaliencyFineGrained_create()。使用computeSaliency()计算图片的显著性区域,返回结果是和输入图片一样大小的矩阵,每个像素位置的取值[0,1],值越大表示该像素位置越显著。最后我将返回显著性矩阵可视化出来。

3 代码

'''
2 图像凸显
'''
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

# 1 read
img = cv2.imread('luna.png',1)
img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 2 StaticSaliencySpectralResidual_create()
Residual = cv2.saliency.StaticSaliencySpectralResidual_create()
_,img_Residual = Residual.computeSaliency(img)
img_Residual = (img_Residual * 255).astype("uint8")

# 3 saliency.StaticSaliencyFineGrained_create()
Grained = cv2.saliency.StaticSaliencyFineGrained_create()
_,img_Grained = Grained.computeSaliency(img)
img_Grained = (img_Grained*255).astype('uint8')
thre = cv2.threshold(img_Grained, 0, 255,
                     cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]


# 4 show
plt.subplot(221)
plt.imshow(img)
plt.title('img')

plt.subplot(222)
plt.imshow(img_Residual)
plt.title('img_Residual')
#
plt.subplot(223)
plt.imshow(img_Grained)
plt.title('img_Grained')

plt.subplot(224)
plt.imshow(thre)
plt.title('thre')

plt.show()

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