帮我写个基于直方图对比度的显著性检测函数

好的，以下是基于直方图对比度的显著性检测函数的代码：

import cv2
import numpy as np

def histogram_contrast(img):
    # Convert image to grayscale
    gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Create histogram of grayscale image
    hist = cv2.calcHist([gray_img],[0],None,[256],[0,256])

    # Find threshold using Otsu's method
    ret,thresh = cv2.threshold(gray_img,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)

    # Calculate mean pixel value of thresholded image
    mean_val = cv2.mean(gray_img, mask=thresh)[0]

    # Calculate histogram contrast
    hist_contrast = np.sum((hist-mean_val)**2) / (256*256)

    return hist_contrast

这个函数接受一个彩色图像作为输入，然后将其转换为灰度图像。它计算灰度图像的直方图，并使用Otsu算法找到一个合适的阈值来二值化图像。接下来，将这个阈值用于计算二值化图像的平均值，并计算直方图对比度。最后，函数返回直方图对比度。

请注意，此代码只是一个简单的参考实现，实际上可以使用许多其他技术来检测图像的显着性。