显著性检测(saliency detection)评价指标之NSS的Matlab代码实现
calcNSSscore.m
function [ score ] = calcNSSscore( salMap, eyeMap )
%calcNSSscore Calculate NSS score of a salmap
% Usage: [score] = calcNSSscore ( salmap, eyemap )
%
% score : an array of score of each eye fixation
% salmap : saliency map. will be resized nearest neighbour to eyemap
% eyemap : should be a binary map of eye fixation
% clear;clc;
% salMap=imread('spatial_temporal_smap.png');
% eyeMap=imread('SMB_src35_hrc00_035.png');
% eyeMap=rgb2gray(eyeMap); %%% Resize and normalize saliency map
salMap = double(imresize(salMap,size(eyeMap),'bicubic'));
mapMean = mean2(salMap); mapStd = std2(salMap);
salMap = (salMap - mapMean) / mapStd; % Normalized map
%%% NSS calculation
[X Y] = find(eyeMap > 0);
NSSVector = zeros(1,size(X,1));
for p=1:size(X,1)
NSSVector(p) = salMap(X(p),Y(p));
end
score = NSSVector; % end
main.m
clear;
clc;
smap_path='E:\Dataset180303\final_data\smap_Result1\';
gmap_path='E:\Dataset180303\final_data\image_resize_gt\'; smap_file=dir(smap_path);
% for i=3:length(vedio_file)
% disp(i);
% vedio_name=strcat(smap_path,vedio_file(i).name);%字符串
% smap_file=dir(vedio_name);%文件夹
%
% vedio_name1=strcat(gmap_path,vedio_file(i).name);
% gmap_file=dir(vedio_name1);
for j=3:length(smap_file)
disp(j-2);
gmap_name=strcat(gmap_path,num2str(j-2), '.jpg');
% gmap_name=strcat(gmap_path,smap_file(j).name);
% smap_name=strcat(smap_path,num2str(j-2+ 0 ), '_SaliencyMap', '.jpg');
smap_name=strcat(smap_path,num2str(j-2 +0), '.jpg');
gmap=imresize(imread(gmap_name), [224, 224], 'bicubic');
smap=imresize(imread(smap_name), [224, 224], 'bicubic');
sal_map=mat2gray(smap);
if size(gmap,3)==3
gt_map=rgb2gray(gmap);
else
gt_map=gmap;
end
threshold_value = graythresh(gt_map);%使用最大类间方差法:找到图片的一个合适的阈值(threshold)。
% threshold_value=0.01;
gt_final_map = im2bw(gt_map, threshold_value);%make gt_map to boolean map也叫逻辑矩阵 b=calcNSSscore(sal_map,gt_final_map);
b = abs(b);
a(j-2,1)=mean(b);
disp(j-2);
end
idx=find(isnan(a));
a(idx)=1.5;
RGBD_NSS=mean(a);
% clear a;
% end nss = mean(RGBD_NSS);
显著性检测(saliency detection)评价指标之NSS的Matlab代码实现的更多相关文章
- 显著性检测(saliency detection)评价指标之sAUC(shuffled AUC)的Matlab代码实现
AUC_shuffled.m function [score,tp,fp] = AUC_shuffled(saliencyMap, fixationMap, otherMap, Nsplits, st ...
- 显著性检测(saliency detection)评价指标之KL散度距离Matlab代码实现
步骤1:先定义KLdiv函数: function score = KLdiv(saliencyMap, fixationMap) % saliencyMap is the saliency map % ...
- 视觉显著性简介 Saliency Detection
内容转移到博客文章系列:显著性检测 1.简介 视觉显著性包括从下而上和从上往下两种机制.从下而上也可以认为是数据驱动,即图像本身对人的吸引,从上而下则是在人意识控制下对图像进行注意.科研主要做的是从下 ...
- paper 27 :图像/视觉显著性检测技术发展情况梳理(Saliency Detection、Visual Attention)
1. 早期C. Koch与S. Ullman的研究工作. 他们提出了非常有影响力的生物启发模型. C. Koch and S. Ullman . Shifts in selective visual ...
- 视觉显著性检测(Visual saliency detection)相关概念
视觉显著性检测(Visual saliency detection)指通过智能算法模拟人的视觉特点,提取图像中的显著区域(即人类感兴趣的区域). 视觉注意机制(Visual Attention Mec ...
- (不断更新)关于显著性检测的调研-Salient Object Detection: A Survey
<Salient Object Detection: A Survey>作者:Ali Borji.Ming-Ming Cheng.Huaizu Jiang and Jia Li 基本按照文 ...
- 视频显著性检测-----Predicting Video Saliency using Object-to-Motion CNN and Two-layer Convolutional LSTM
帧内显著性检测: 将卷积网络的多层特征进行组合通过unsampling 得到粗显著性预测: 帧间显著性检测: (粗检测结果+新卷积网络的特征图,最后+之前卷积网络的卷积特征输入到LSTM中)进行预测. ...
- {Links}{Matting}{Saliency Detection}{Superpixel}Source links
自然图像抠图/视频抠像技术发展情况梳理(image matting, alpha matting, video matting)--计算机视觉专题1 http://blog.csdn.net/ansh ...
- [精读]Spationtemporal Saliency Detection Using Textural Contrast and Its Applications
Spationtemporal Saliency Detection Using Textural Contrast and Its Applications Last Edit 2013/12/3 ...
随机推荐
- add two numbers(将两个链表相加)
You are given two non-empty linked lists representing two non-negative integers. The digits are stor ...
- OpenStack初识
一.它可以用来做什么? 想认识一个事物,必须先弄明白它是什么,能干什么.首先说一下,openstack是一个搭建云平台的一个解决方案,说他不是个软件,但是我觉得说是一个软件,能够让初学者更容易接受和理 ...
- 简述Action+Service +Dao 功能
转载:http://blog.csdn.net/inter_peng/article/details/41021727 1. Action/Service/DAO简介: Action是管理业务(Ser ...
- td默认文字超出后显示..,点击tr时td文字显示完整
做项目时,产品提的需求,table表格里面,每一列限制文字超出宽度后显示省略号,等点击td时,文字显示完整,今天整理了一下代码,积累一下 备注:1.邮箱和网址,在td里面不会自动换行,需要增加word ...
- Python黑客泰斗利用aircrack-ng破解 wifi 密码,超详细教程!
开始前,先连上无线网卡,因为虚拟机中的kali系统不用调用笔记本自带的无线网卡,所以需要一个外接无线网卡,然后接入kali系统. 输入 ifconfig -a 查看网卡,多了个 wlan0,说明网卡已 ...
- Flask入门之SQLAlchemy数据库连接操作(第15讲)
一.库安装 Flask-SQLAlchemy 2 SQLAlchemy 1.0.8 二.进入venv 三.切换到项目Sample\ 文件夹,进入manager.py 的shell python man ...
- Python_单元测试
Stack.py class Stack: def __init__(self, size = 10): self._content = [] #使用列表存放栈的元素 self._size = siz ...
- js基础进阶--图片上传时实现本地预览功能的原理
欢迎访问我的个人博客:http://www.xiaolongwu.cn 前言 最近在项目上加一个图片裁剪上传的功能,用的是cropper插件,注意到选择本地图片后就会有预览效果,这里整理一下这种预览效 ...
- Mac--Homebrew简介及安装
Homebrew官网:https://brew.sh/index_zh-cn.html 参考:http://www.jianshu.com/p/d229ac7fe77d 关于Homebrew Mac ...
- MySQL类型float double decimal的区别
语法 MySQL 浮点型和定点型可以用类型名称后加(M,D)来表示,M表示该值的总共长度,D表示小数点后面的长度,M和D又称为精度和标度,如float(7,4)的 可显示为-999.9999,MySQ ...