🤖 AIによる機械翻訳(非公式) — これは OpenCV 5.0.0 公式リファレンス(英語)を AI (Claude) で自動翻訳したものです。訳に誤りを含む場合があります。正確な情報は 公式英語版(原文) を参照してください。
Package org.opencv.saliency
クラス StaticSaliency
- java.lang.Object
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- org.opencv.core.Algorithm
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- org.opencv.saliency.Saliency
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- org.opencv.saliency.StaticSaliency
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- 既知の直接サブクラス:
StaticSaliencyFineGrained,StaticSaliencySpectralResidual
public class StaticSaliency extends Saliency
******************************* Static Saliency Base Class *********************************
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コンストラクタの要約
コンストラクタ Modifier Constructor Description protectedStaticSaliency​(long addr)
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メソッドの要約
すべてのメソッド 静的メソッド インスタンスメソッド 具象メソッド Modifier and Type Method Description static StaticSaliency__fromPtr__​(long addr)booleancomputeBinaryMap​(Mat _saliencyMap, Mat _binaryMap)This function perform a binary map of given saliency map.-
クラス org.opencv.saliency.Saliency から継承されたメソッド
computeSaliency
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クラス org.opencv.core.Algorithm から継承されたメソッド
clear, empty, getDefaultName, getNativeObjAddr, save
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メソッドの詳細
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__fromPtr__
public static StaticSaliency __fromPtr__​(long addr)
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computeBinaryMap
public boolean computeBinaryMap​(Mat _saliencyMap, Mat _binaryMap)
This function perform a binary map of given saliency map. This is obtained in this way: In a first step, to improve the definition of interest areas and facilitate identification of targets, a segmentation by clustering is performed, using *K-means algorithm*. Then, to gain a binary representation of clustered saliency map, since values of the map can vary according to the characteristics of frame under analysis, it is not convenient to use a fixed threshold. So, Otsu's algorithm* is used, which assumes that the image to be thresholded contains two classes of pixels or bi-modal histograms (e.g. foreground and back-ground pixels); later on, the algorithm calculates the optimal threshold separating those two classes, so that their intra-class variance is minimal.- 引数:
_saliencyMap- 専用アルゴリズムのいずれかによって得られた顕著性マップ_binaryMap- 二値マップ- 戻り値:
- 自動生成
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