重要信息：视觉显著性检测技术在辅助驾驶中的应用

import cv2
import numpy as np

def extract_color_features(image):
    # 转换到HSV色彩空间
    hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    
    # 计算颜色直方图
    hist = cv2.calcHist([hsv], [0], None, [256], [0, 180])
    
    return hist

# 假设 image 是输入图像
color_features = extract_color_features(image)

def extract_texture_features(image):
    # 使用Gabor滤波器提取纹理信息
    # Gabor核的生成和滤波过程被省略
    pass

# 假设 texture_features 是通过Gabor滤波器提取的特征

def extract_shape_features(image):
    # 使用Canny算法检测边缘
    edges = cv2.Canny(image, 100, 200)
    
    return edges

# 假设 shape_features 是通过Canny算法提取的边缘特征

def compute_saliency_map(features):
    # 综合颜色、纹理、形状特征计算显著性得分
    # 显著性映射的计算过程被省略
    saliency_map = np.zeros_like(features)
    
    return saliency_map

# 假设 features 是一个包含颜色、纹理、形状特征的数组
saliency_map = compute_saliency_map(features)

def post_process_saliency_map(saliency_map):
    # 使用阈值分割显著性映射
    _, binary_map = cv2.threshold(saliency_map, 0.5 * saliency_map.max(), 255, cv2.THRESH_BINARY)
    
    # 使用形态学操作去除噪声
    kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
    clean_map = cv2.morphologyEx(binary_map, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
    
    return clean_map

# 假设 saliency_map 是原始的显著性映射
processed_saliency_map = post_process_saliency_map(saliency_map)

import cv2

def detect_pedestrians(image, saliency_map):
    # 使用显著性映射来定位显著区域
    significant_regions = cv2.threshold(saliency_map, 0.5 * saliency_map.max(), 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
    kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
    significant_regions = cv2.dilate(significant_regions, kernel, iterations=2)
    
    # 应用分类器检测行人
    # 假设 classifier 是一个预先训练好的行人检测模型
    pedestrians = classifier.predict(significant_regions)
    
    # 绘制检测到的行人
    for ped in pedestrians:
        cv2.rectangle(image, (ped['x'], ped['y']), (ped['x'] + ped['w'], ped['y'] + ped['h']), (0, 255, 0), 2)
    
    return image

# 假设 image 是车辆摄像头捕获的当前帧，saliency_map 是对应的显著性映射
image_with_pedestrians = detect_pedestrians(image, saliency_map)

def recognize_traffic_signs(image, saliency_map):
    # 使用显著性映射定位显著区域
    signs = find_significant_regions(saliency_map)
    
    # 对显著区域应用交通标志识别模型
    # 假设 sign_classifier 是一个预先训练好的交通标志识别模型
    for sign in signs:
        sign_image = image[sign['y':sign['y']+sign['h'], sign['x']:sign['x']+sign['w']]]
        sign_type = sign_classifier.predict(sign_image)
        cv2.rectangle(image, (sign['x'], sign['y']), (sign['x'] + sign['w'], sign['y'] + sign['h']), (0, 0, 255), 3)
    
    return image

# 假设 image 是车辆摄像头捕获的当前帧，saliency_map 是对应的显著性映射
image_with_signs = recognize_traffic_signs(image, saliency_map)

def obstacle_warning(image, saliency_map):
    # 使用显著性映射定位显著区域
    obstacles = find_significant_regions(saliency_map)
    
    # 检查显著区域是否为潜在障碍物
    for obs in obstacles:
        if is_obstacle(image, obs):
            cv2.rectangle(image, (obs['x'], obs['y']), (obs['x'] + obs['w'], obs['y'] + obs['h']), (0, 255, 255), 2)
            display_obstacle_warning(obs)
    
    return image

def display_obstacle_warning(obstacle):
    # 显示或声音预警
    print("Obstacle detected at:", obstacle)

# 假设 image 是车辆摄像头捕获的当前帧，saliency_map 是对应的显著性映射
image_with_obstacles = obstacle_warning(image, saliency_map)

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('frame.jpg')

# 使用Fast Fourier Transform (FFT)加速显著性检测
def fast_saliency_detection(image):
    # FFT加速的显著性检测逻辑
    # 这里省略具体的FFT操作
    pass

# 应用快速显著性检测
saliency_map = fast_saliency_detection(image)

def adaptive_thresholding(saliency_map, image):
    # 根据图像的光照和对比度自适应地调整显著性映射的阈值
    # 这里省略具体的自适应逻辑
    pass

# 应用自适应阈值
adaptive_map = adaptive_thresholding(saliency_map, image)

# 假设我们有一个深度学习模型用于显著性检测
saliency_model = cv2.dnn.readNetFromCaffe('deploy.prototxt', 'saliency.caffemodel')

def compressed_saliency_detection(model, image):
    # 使用模型进行显著性检测，同时应用模型压缩技术减少计算量
    # 这里省略模型压缩的具体实现
    pass

# 使用压缩后的模型进行显著性检测
compressed_map = compressed_saliency_detection(saliency_model, image)

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('driving_image.jpg')

# 使用OpenCV的 saliency module 计算显著性映射
saliency = cv2.Saliency.createSaliencySpecial()  # 创建显著性检测对象
ret, saliencyMap = saliency.computeSaliency(image)  # 计算显著性映射

# 显示显著性映射
cv2.imshow('Saliency Map', saliencyMap)
cv2.waitKey(0)

# 根据显著性映射定位显著区域
significant_regions = np.where(saliencyMap >显著性阈值)

# 绘制显著区域
marked_image = cv2.drawMarker(image, tuple(significant_regions[0][0]), color=(0, 0, 255), markerType=cv2.MARKER_CROSS)
cv2.imshow('Marked Image', marked_image)
cv2.waitKey(0)