使用python实现显著性检测itti算法
时间: 2024-01-01 12:05:26 浏览: 377
好的,以下是Python实现的显著性检测Itti算法的代码:
```python
import cv2
import numpy as np
def itti_saliency(img):
# 将图像转换为LAB颜色空间
lab = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2LAB)
# 分离L、A、B通道
l, a, b = cv2.split(lab)
# 计算显著图
s1 = cv2.GaussianBlur(l, (3, 3), 0)
s2 = cv2.GaussianBlur(l, (5, 5), 0)
s3 = cv2.GaussianBlur(l, (7, 7), 0)
s4 = cv2.GaussianBlur(l, (9, 9), 0)
max_s = np.maximum(np.maximum(np.maximum(s1, s2), s3), s4)
# 计算显著图
rg = np.abs(l - a)
by = np.abs(l - b)
rg = cv2.GaussianBlur(rg, (3, 3), 0)
by = cv2.GaussianBlur(by, (3, 3), 0)
sal = 0.4 * max_s + 0.6 * (0.3 * rg + 0.7 * by)
# 归一化显著图
cv2.normalize(sal, sal, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
sal = sal.astype(np.uint8)
return sal
```
使用方法:
```python
img = cv2.imread('test.jpg')
sal = itti_saliency(img)
cv2.imshow('saliency map', sal)
cv2.waitKey(0)
```
其中,`img`是输入的图像,`sal`是计算出来的显著图,可以通过`cv2.imshow`函数显示出来。
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