Я новичок в концепции детектирования биологически значимых областей, и я прочитал несколько статей, и они всегда используют механизм Center-Surrond для интенсивности, цвета и ориентации компьютера. Я искал этот механизм, но я не нашел его реализацию Opencv с API Java или в любых других библиотеках.
На самом деле я хочу создать карту значимости, и, насколько я исследовал, некоторые функции, такие как интенсивность, цвет, ориентация, должны вычисляться механизмом/фильтром центрального окружения.
Я читал много публикаций и лучших из них, просто предоставил псевдокод, но все же ему не хватает ясности. я имею в виду, если у вас есть вопрос о подробных проблемах, чтобы иметь представление о том, как работает этот фильтр, что псевдокод не очень поможет.
Является ли механизм фильтра центрального окружения реализован в Opencv или в любой другой библиотеке?
Просьба пояснить использование и псевдокод.
Эти ссылки могут указывать вам в правильном направлении, я надеюсь.
http://www.cs.rit.edu/~rlc/Dissertation/chapter6color.pdf
http://ilab.usc.edu/publications/doc/Itti_Koch00vr.pdf
И this связывает его с ранней версией модели целебности Itti и Koch в привязках OpenCV Pythons.
Надеюсь, что это поможет.
Чтобы лучше понять каналы ON-OFF в Vision, я бы предложил вам изучить это превосходное исследование, нацеленное на Определить, как зрительное восприятие обрабатывается мозгом и как визуально управляемые движения глаз генерируются, который переносится в Schiller MIT Функция каналов On и Off в Vision.
Подробные объяснения вместе с примерами и исходным кодом доступны здесь для
Надеюсь, что это поможет