基于OpenCV的顯著圖繪制

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顯著性是圖像的突出部分，我們的大腦會(huì)特別關(guān)注這個(gè)部分。上圖突出了我們?cè)诳吹揭粋€(gè)場(chǎng)景或圖像時(shí)會(huì)注意到的部分。例如，大家有沒(méi)有曾經(jīng)在看廣告的時(shí)候被一些特別的內(nèi)容吸引，為此我們還特意停下來(lái)多看了一會(huì)兒？這就是廣告的顯著性，即使讓我們可以一眼看到廣告，也會(huì)被他吸引。

首先，您需要安裝OpenCV庫(kù)。如果已經(jīng)安裝了pip，則可以通過(guò)運(yùn)行以下命令來(lái)完成。

>?pipinstall?opencv-python> pip install opencv-contrib-python

我們可以通過(guò)以下命令驗(yàn)證安裝是否成功。

> pythonPython 3.6.3 (v3.6.3:2c5fed8, Oct 3 2017, 18:11:49)Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.>> import cv2>> cv2.saliency

有很多種檢測(cè)顯著性的方法。在OpenCV中，為顯著性檢測(cè)提供的算法分為三類(lèi)：

顯著圖

我們將討論靜態(tài)顯著性。靜態(tài)顯著性檢測(cè)算法使用允許檢測(cè)非動(dòng)態(tài)圖像的顯著對(duì)象的不同圖像特征。OpenCV中已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了兩種算法，即頻譜殘留算法和精細(xì)算法。

該算法分析了輸入圖像的對(duì)數(shù)譜，提取了圖像在光譜域中的光譜殘差，并提出了一種構(gòu)造顯著圖的快速方法，該顯著圖建議了原型物體的位置。

相似性意味著冗余。對(duì)于旨在最小化冗余視覺(jué)信息的系統(tǒng)，它必須意識(shí)到輸入刺激的統(tǒng)計(jì)相似性。因此，在可以觀(guān)察到很大形狀相似性的不同對(duì)數(shù)譜中，值得我們注意的是跳出平滑曲線(xiàn)的信息。我們認(rèn)為，頻譜中的統(tǒng)計(jì)奇異性可能是圖像中出現(xiàn)異常對(duì)象的異常區(qū)域的原因。

而且，如果繪制顯著圖，我們可以得到下面的輸出圖像。

光譜殘留

參考：Hou, Xiaodi, and Liqing Zhang. “Saliency detection: A spectral residual approach.” Computer Vision and Pattern Recognition, 2007. CVPR‘07. IEEE Conference on. IEEE, 2007

人眼的視網(wǎng)膜由神經(jīng)節(jié)細(xì)胞組成。有兩種類(lèi)型的神經(jīng)節(jié)細(xì)胞，在中心和偏心。中心位于黑暗背景包圍的明亮區(qū)域。偏心對(duì)明亮背景包圍的黑暗區(qū)域做出反應(yīng)。該算法根據(jù)中心上和中心外的差異計(jì)算顯著性。

中心神經(jīng)節(jié)細(xì)胞和中心神經(jīng)節(jié)細(xì)胞及其在視覺(jué)顯著性計(jì)算模型上的近似值

在我們的示例中，通過(guò)使用積分圖像有效地實(shí)現(xiàn)中心圓度差，演示了一種以原始圖像分辨率實(shí)時(shí)生成視覺(jué)顯著性的細(xì)粒度特征圖的方法。

而且，如果繪制顯著圖，大家將在下面得到輸出圖像。

B. Wang and P. Dudek “A Fast Self-tuning Background Subtraction Algorithm”, in proc of IEEE Workshop on Change Detection, 2014

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