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 cv2import timeimport numpy as npcap=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'):        breakcap.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)

### ADDED

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