python - 将地图和图像相乘 OpenCV2

Question

我目前使用下面的代码有一个图像的显着图：

img = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
saliency = cv2.saliency.StaticSaliencyFineGrained_create()
(success, saliencyMap) = saliency.computeSaliency(image)

# cv2.imshow("Image", image)
cv2.imshow("output", saliencyMap)

输出是下面的显着图。它是标准化的（我相信），并且数组只包含 0 到 1 之间的值。

我想知道是否有办法将此显着性蒙版放在下面的图像上以获得突出显示显着区域的输出图像？

我尝试将图像拆分为 3 个通道并将每个通道乘以地图，然后将它们堆叠在一起，但这并没有显示出工作。我试过的代码是：

(B, G, R) = cv2.split(resized)
y = saliencyMap
# cv2.imshow("Blue", B)
# cv2.imshow("Green", G)
# cv2.imshow("Red", R)
# cv2.waitKey(0)

B = B * y.astype(y.dtype)
G = G * y.astype(y.dtype)
R = R * y.astype(y.dtype)


img = cv2.merge((B,G,R))
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)

但是，我获得的输出图像是：

这显然是错误的。任何提示或建议？

标签： pythonimageopencvmask

Answer 1

你是对的，除了你需要将你的转换R,G,B为uint8dtype。截至目前，它们是float类型（因为saliency也是浮动），并且浮动>1将是白色的。

此外，您可以使用广播：

output = (img * saliency[...,None]).astype('uint8')

并输出：