Temporal Contrast coding 代码

Temporal Contrast Coding (TCC) 是一种视觉神经编码机制，用于解释视网膜和脑皮层中神经元的响应。它基于时间上相邻的图像帧之间的亮度变化来编码信息。TCC 可以用于从视频数据中提取特征，例如动作检测和行为识别。

以下是一个简单的 Python 代码示例，用于计算 TCC 特征：

import cv2
import numpy as np

# 计算 TCC 特征
def TCC_feature(frame1, frame2):
    # 将帧转换为灰度图像
    gray1 = cv2.cvtColor(frame1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray2 = cv2.cvtColor(frame2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 计算相邻帧之间的亮度变化
    diff = cv2.absdiff(gray1, gray2)

    # 计算亮度变化的方向
    angle = np.arctan2(gray2 - gray1, 1)

    # 将方向和亮度变化结合起来作为 TCC 特征
    feature = np.concatenate((np.sin(angle), np.cos(angle), diff), axis=None)

    return feature

# 加载视频
cap = cv2.VideoCapture('example.avi')

# 读取前两帧
ret, frame1 = cap.read()
ret, frame2 = cap.read()

while cap.isOpened():
    # 计算 TCC 特征
    feature = TCC_feature(frame1, frame2)

    # 处理下一帧
    frame1 = frame2
    ret, frame2 = cap.read()

    if not ret:
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在上面的示例中，我们使用 OpenCV 库计算 TCC 特征。首先，我们将帧转换为灰度图像，然后计算相邻帧之间的亮度变化。接下来，我们计算亮度变化的方向，并将方向和亮度变化结合起来作为 TCC 特征。最后，我们可以将 TCC 特征用于动作检测或行为识别等任务。