Spaces:
Running
Running
# -*- coding: utf-8 -*- | |
"""SaliencyMapを計算する""" | |
from typing import Any, Tuple, Literal | |
import numpy as np | |
import cv2 | |
class SaliencyMap: | |
""" | |
画像から顕著性マップを計算するクラス。 | |
Example: | |
from src.saliency import SaliencyMap | |
saliency = SaliencyMap("SpectralResidual") | |
success, saliencyMap = saliency.compute(image) | |
""" | |
def __init__( | |
self, | |
algorithm: Literal["SpectralResidual", "FineGrained"] = "SpectralResidual", | |
): | |
""" | |
SaliencyMapオブジェクトを初期化します。 | |
Parameters: | |
algorithm: 使用する顕著性マップアルゴリズムの種類。 | |
有効なアルゴリズムについてはOpenCVのドキュメントを参照してください。 | |
https://docs.opencv.org/4.9.0/d8/d65/group__saliency.html | |
""" | |
self.algorithm = algorithm | |
# OpenCVのsaliencyを作成します。 | |
if algorithm == "SpectralResidual": | |
self.saliency = cv2.saliency.StaticSaliencySpectralResidual_create() | |
else: | |
self.saliency = cv2.saliency.StaticSaliencyFineGrained_create() | |
def compute(self, image: np.ndarray) -> Tuple[bool, Any]: | |
""" | |
入力画像から顕著性マップを計算します。 | |
Parameters: | |
image: 入力画像 | |
Returns: | |
Tuple[bool, Any]: 顕著性マップの計算結果。 | |
bool値がTrueの場合は計算成功、Falseの場合は失敗。 | |
顕著性マップのデータ。 | |
""" | |
return self.saliency.computeSaliency(image) | |
def convert_colormap( | |
image: np.ndarray, | |
saliency_map: np.ndarray, | |
colormap_name: Literal["jet", "hot", "turbo"] = "jet" | |
): | |
""" | |
入力画像と顕著性マップを合成し、指定されたカラーマップを適用します。 | |
Parameters: | |
image: 入力画像 | |
saliency_map: 顕著性マップ | |
colormap_name: カラーマップの種類 | |
"jet": Jetカラーマップ | |
"hot": Hotカラーマップ | |
"turbo": Turboカラーマップ | |
Returns: | |
np.ndarray: 合成された画像 (RGBA形式) | |
""" | |
maps = {"jet": cv2.COLORMAP_JET, "hot": cv2.COLORMAP_HOT, "turbo": cv2.COLORMAP_TURBO} | |
# colormap_nameが有効かどうかをチェック | |
if colormap_name not in maps: | |
raise ValueError(f"Invalid colormap name: {colormap_name}") | |
# 顕著性マップをカラーマップに変換 | |
saliency_map = (saliency_map * 255).astype("uint8") | |
saliency_map = cv2.applyColorMap(saliency_map, maps[colormap_name]) | |
#return saliencyMap | |
# 入力画像とカラーマップを重ね合わせ | |
overlay = cv2.addWeighted(image, 0.5, saliency_map, 0.5, 0) | |
#return overlay | |
return cv2.cvtColor(overlay, cv2.COLOR_BGR2RGBA) | |