在显着图之间寻找损失

问题描述

我目前正在做一个风格转移项目，想看看内容和风格图像的显着图之间的区别。我已经设法使实际传输正常工作，但在尝试锻炼如何最大限度地减少 2 个图像之间的显着性损失时遇到了问题。下面的代码是用于生成显着图的代码。

import cv2


imgpath = r'Content Image.jpg'
image = cv2.imread(imgpath)
saliency = cv2.saliency.StaticSaliencySpectralResidual_create()
(success,saliencyMap) = saliency.computeSaliency(image)
saliencyMap = (saliencyMap * 255).astype("uint8")
cv2.imshow("Image",image)
cv2.imshow("Output",saliencyMap)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()


imgpath = r'Content Image.jpg'
image = cv2.imread(imgpath)
saliency = cv2.saliency.StaticSaliencyFineGrained_create()
(success,saliencyMap) = saliency.computeSaliency(image)

# Set threshold for saliency map
threshMap = cv2.threshold(saliencyMap.astype("uint8"),255,cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]
cv2.imshow("Image",saliencyMap)
# cv2.imshow("Thresh",threshMap)
cv2.waitKey(0)

下面的图片是运行上述代码的结果，除了内容图片被替换为“样式图片”。我可以看到地图工作正常，但是，我一直在努力解决如何获得显着性地图的值或如何从另一个中减去一个值以查看 2 之间的差异，如果这是有道理的。

所以我的问题是，有没有办法计算两张地图之间的数值差异？我希望尽量减少两张地图之间的这种“差异”，但还没有想出如何去做。

谢谢

解决方法

我遇到的问题是确保两者的尺寸相同，然后您就可以做到绝对不同。

z = cv2.absdiff(g,l)

这给出了 2 之间的结果差异。