OpenCV
3.4.2
Open Source Computer Vision
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#include "saliencyBaseClasses.hpp"
Public Member Functions | |
bool | computeBinaryMap (InputArray _saliencyMap, OutputArray _binaryMap) |
This function perform a binary map of given saliency map. This is obtained in this way: More... | |
Public Member Functions inherited from cv::saliency::Saliency | |
virtual | ~Saliency () |
Destructor. More... | |
bool | computeSaliency (InputArray image, OutputArray saliencyMap) |
Compute the saliency. More... | |
Public Member Functions inherited from cv::Algorithm | |
Algorithm () | |
virtual | ~Algorithm () |
virtual void | clear () |
Clears the algorithm state. More... | |
virtual bool | empty () const |
Returns true if the Algorithm is empty (e.g. in the very beginning or after unsuccessful read. More... | |
virtual String | getDefaultName () const |
virtual void | read (const FileNode &fn) |
Reads algorithm parameters from a file storage. More... | |
virtual void | save (const String &filename) const |
virtual void | write (FileStorage &fs) const |
Stores algorithm parameters in a file storage. More... | |
void | write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name=String()) const |
simplified API for language bindings This is an overloaded member function, provided for convenience. It differs from the above function only in what argument(s) it accepts. More... | |
Protected Member Functions | |
virtual bool | computeSaliencyImpl (InputArray image, OutputArray saliencyMap) CV_OVERRIDE=0 |
Protected Member Functions inherited from cv::Algorithm | |
void | writeFormat (FileStorage &fs) const |
Additional Inherited Members | |
Static Public Member Functions inherited from cv::Algorithm | |
template<typename _Tp > | |
static Ptr< _Tp > | load (const String &filename, const String &objname=String()) |
Loads algorithm from the file. More... | |
template<typename _Tp > | |
static Ptr< _Tp > | loadFromString (const String &strModel, const String &objname=String()) |
Loads algorithm from a String. More... | |
template<typename _Tp > | |
static Ptr< _Tp > | read (const FileNode &fn) |
Reads algorithm from the file node. More... | |
Protected Attributes inherited from cv::saliency::Saliency | |
String | className |
bool cv::saliency::StaticSaliency::computeBinaryMap | ( | InputArray | _saliencyMap, |
OutputArray | _binaryMap | ||
) |
Python: | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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retval, _binaryMap | = | cv.saliency_StaticSaliency.computeBinaryMap( | _saliencyMap[, _binaryMap] | ) |
This function perform a binary map of given saliency map. This is obtained in this way:
In a first step, to improve the definition of interest areas and facilitate identification of targets, a segmentation by clustering is performed, using K-means algorithm. Then, to gain a binary representation of clustered saliency map, since values of the map can vary according to the characteristics of frame under analysis, it is not convenient to use a fixed threshold. So, Otsu's algorithm* is used, which assumes that the image to be thresholded contains two classes of pixels or bi-modal histograms (e.g. foreground and back-ground pixels); later on, the algorithm calculates the optimal threshold separating those two classes, so that their intra-class variance is minimal.
_saliencyMap | the saliency map obtained through one of the specialized algorithms |
_binaryMap | the binary map |
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protectedpure virtual |
Implements cv::saliency::Saliency.
Implemented in cv::saliency::StaticSaliencyFineGrained, and cv::saliency::StaticSaliencySpectralResidual.