hc,rc显著性探测代码 python

hc和rc显著性探测都是图像处理的常用技术。在Python中，可以使用OpenCV和scikit-image两个库来实现这两种探测方法。

对于hc（Histogram Contrast）显著性探测，可以使用scikit-image库中的exposure.histogram函数，该函数可以返回图像的灰度值直方图。基于直方图，可以计算出图像的类间方差和类内方差，进而计算出hc值，以此来评估图像的显著性。具体代码实现如下：

import numpy as np
from skimage import exposure

def hc_saliency(image):
    """基于直方图的hc显著性探测"""
    hist, bin_edges = exposure.histogram(image, nbins=256)
    bin_centers = (bin_edges[:-1] + bin_edges[1:]) / 2.
    wi = np.cumsum(hist)
    wb = np.sum(hist) - wi
    mi = np.cumsum(hist * bin_centers) / wi
    mb = (np.cumsum(hist * bin_centers[::-1]) / wb[::-1])[::-1]
    variance = wi * wb * (mi - mb) ** 2
    hc = np.max(variance)
    return hc

对于rc（Region Contrast）显著性探测，可以使用OpenCV库中的grabCut函数。该函数可以通过用户提供的前景和背景掩码来分割图像中的前景和背景，进而计算出图像中每个像素的显著度值。具体代码实现如下：

import cv2

def rc_saliency(image):
    """基于grabCut的rc显著性探测"""
    # 构造初始掩码
    mask = np.zeros(image.shape[:2], np.uint8)
    mask[50:-50,50:-50] = 1
    # 运行grabCut算法
    bgdModel = np.zeros((1,65), np.float64)
    fgdModel = np.zeros((1,65), np.float64)
    itercount = 5
    mode = cv2.GC_INIT_WITH_MASK
    cv2.grabCut(image,mask,None,bgdModel,fgdModel,itercount,mode)
    # 计算显著度值
    saliency_mask = np.where((mask==2)|(mask==0),0,1).astype('uint8')
    saliency = saliency_mask * 255
    return saliency

以上就是基于Python实现hc和rc显著性探测的代码。需要注意的是，在实际应用中，可以根据具体的任务和数据集来调整控制参数，以获得更好的效果。