OpenCV 4.10.0
开源计算机视觉库
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#include <opencv2/saliency/saliencyBaseClasses.hpp>
公共成员函数 | |
bool | computeBinaryMap (InputArray _saliencyMap, OutputArray _binaryMap) |
该函数执行给定显著性图的二值化。它是这样得到的: | |
从 cv::saliency::Saliency 继承的公共成员函数 | |
virtual | ~Saliency () |
析构函数。 | |
bool | computeSaliency (InputArray image, OutputArray saliencyMap) |
计算显著性。 | |
从 cv::Algorithm 继承的公共成员函数 | |
Algorithm () | |
virtual | ~Algorithm () |
virtual void | clear () |
清除算法状态。 | |
virtual bool | empty () const |
如果 Algorithm 为空(例如,在最开始或读取失败后),则返回 true。 | |
virtual String | getDefaultName () const |
virtual void | read (const FileNode &fn) |
从文件存储中读取算法参数。 | |
virtual void | save (const String &filename) const |
void | write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name=String()) const |
virtual void | write (FileStorage &fs) const |
将算法参数存储到文件存储中。 | |
void | write (FileStorage &fs, const String &name) const |
保护成员函数 | |
virtual bool | computeSaliencyImpl (InputArray image, OutputArray saliencyMap) CV_OVERRIDE=0 |
从 cv::Algorithm 继承的保护成员函数 | |
void | writeFormat (FileStorage &fs) const |
其他继承成员 | |
从 cv::Algorithm 继承的静态公共成员函数 | |
template<typename _Tp > | |
static Ptr< _Tp > | load (const String &filename, const String &objname=String()) |
从文件中加载算法。 | |
template<typename _Tp > | |
static Ptr< _Tp > | loadFromString (const String &strModel, const String &objname=String()) |
从字符串中加载算法。 | |
template<typename _Tp > | |
static Ptr< _Tp > | read (const FileNode &fn) |
从文件节点中读取算法。 | |
从 cv::saliency::Saliency 继承的保护属性 | |
String | className |
bool cv::saliency::StaticSaliency::computeBinaryMap | ( | InputArray | _saliencyMap, |
OutputArray | _binaryMap | ||
) |
Python | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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cv.saliency.StaticSaliency.computeBinaryMap( | _saliencyMap[, _binaryMap] | ) -> | retval, _binaryMap |
该函数执行给定显著性图的二值化。它是这样得到的:
第一步,为了改善感兴趣区域的定义并方便目标识别,使用K 均值算法执行聚类分割。然后,为了获得聚类显著性图的二值化表示,由于地图的值会根据所分析帧的特征而变化,使用固定阈值并不方便。因此,使用 Otsu 算法*,该算法假设要进行阈值处理的图像包含两类像素或双峰直方图(例如,前景和背景像素);随后,该算法计算分离这两类的最佳阈值,从而使它们的类内方差最小。
_saliencyMap | 通过专用算法之一获得的显著性地图 |
_binaryMap | 二值化地图 |
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