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Python如何实现显著性检测算法？Python做显著性检验怎么写

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python之中的第三方库opencv提供了很多方法来实现对图像的任意操作，而且将很多图像检测和变换算法都集成到了方法之中，只需要调用一下就可以使用 。那么这篇文章要给大家介绍的内容就是，python使用opencv库实现显著性检测算法的实例解析，一起往下看看吧 。

Python如何实现显著性检测算法？Python做显著性检验怎么写

文章插图
（1）那么首先需要明白显著性检测是什么意思，在一张图片之中实际上是有着一块区域能够让人一眼看过去就立马会被吸引的，而通过算法将图像之中的这个位置和区域找出来的过程就叫做显著性检测 。
简单来说，一个图像上是足球场草坪以及梅西，那么这张图像最为显著的地方就是梅西了，显著性检测就是将梅西所在的区域给定位出来 。
（2）在opencv库中有四种方法能够用来实现显著性检测，而在其中有两个方法是用于静态显著性检测的 。在python程序内将opencv库以及matplotlib库导入之后，调用imread()方法将要检测的图像给读取进来，示例如下：
import cv2import matplotlib.pyplot as pltimg = cv2.imread('luna.png',1)图像读取进来之后还要使用CVTColor方法将它的色彩通道给改变一下，让其转为只有黑白色彩的图像，这样更加方便抓取焦点，示例如下：
img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)之后只需要用显著性检测算法声明出来一个对象，然后在这个方法computeSaliency()内将图像对象作为参数传递进行即可得到焦点所在区域的像素点 。之后通过该像素点转换成图像并且显示即可，详细代码如下所示：
_,img_Residual = Residual.computeSaliency(img)img_Residual = (img_Residual * 255).astype("uint8")plt.imshow(img_Residual)【Python如何实现显著性检测算法？Python做显著性检验怎么写】以上就是关于“Python如何实现显著性检测算法？Python做显著性检验怎么写”的全部内容了，希望对你有所帮助 。

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