在 cv2.saliency 上应用 k-means 时出现问题

Question

我正在研究一个检测人的项目。因此，我在 opencv 中使用显着性，并对显着性的输出应用 k 均值聚类。

问题是应用 k-means 聚类后的输出是全黑的

这是代码：

import cv2

import time

import numpy as np

cap=cv2.VideoCapture("video.avi")

while(cap.isOpened()):

    #time.sleep(0.05)

    _,frame=cap.read()

    image=frame 

    saliency = cv2.saliency.StaticSaliencySpectralResidual_create()

    (success, saliencyMap) = saliency.computeSaliency(image)

    saliencyMap = (saliencyMap * 255).astype("uint8")

    #cv2.imshow("Image", image)

    #cv2.imshow("Output", saliencyMap)

    saliency = cv2.saliency.StaticSaliencyFineGrained_create()

    (success, saliencyMap) = saliency.computeSaliency(image)

    threshMap = cv2.threshold(saliencyMap.astype("uint8"), 0, 255,cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]

    # show the images

    #cv2.imshow("Image", image)

    cv2.imshow("saliency", saliencyMap)

    #cv2.imshow("Thresh", threshMap)

    

    

    ##############implementing k-means clustering#######################

    kouts=saliencyMap

    clusters=7

    z=kouts.reshape((-1,3))

    z=np.float32(z)

    criteria= (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER,10,1.0)

    ret,label,center=cv2.kmeans(z,clusters,None,criteria,10,cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS)

    center=np.uint8(center)

    res=center[label.flatten()]

    kouts=res.reshape((kouts.shape))

    cv2.imshow('clustered image',kouts)

    

    k = cv2.waitKey(1) & 0xff

    if k == ord('q'):

        break

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

有人可以指出任何错误或更正吗？

Answer 1

键是在创建贴图后将格式转换为uint8255，并将强度缩放为 255。您对第一种类型的显着图执行了此操作，但对第二种类型没有执行此操作：saliency = cv2.saliency.StaticSaliencyFineGrained_create()(success, saliencyMap) = saliency.computeSaliency(image)### ADDEDsaliencyMap = (saliencyMap * 255).astype("uint8")