将地图和图像相乘 OpenCV2

Question

我目前有一张使用以下代码的图像显着图：

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？

我尝试将图像分成 3 个通道，并将每个通道乘以地图，然后将它们堆叠在一起，但这并没有显示出效果。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，我得到的输出图像是：

这显然是错误的。有什么提示或建议吗？

Answer 1

您是对的，只是您需要将 R,G,B 转换为 uint8 dtype。目前它们是float 类型（因为saliency 也是float），float >1 将是白色的。

另外，你可以使用广播：

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

然后输出：