import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Grayscale
def BGR2GRAY(img):
	# Grayscale
	gray = 0.2126 * img[..., 2] + 0.7152 * img[..., 1] + 0.0722 * img[..., 0]
	return gray

# Bi-Linear interpolation
def bl_interpolate(img, ax=1., ay=1.):
	if len(img.shape) > 2:
		H, W, C = img.shape
	else:
		H, W = img.shape
		C = 1

	aH = int(ay * H)
	aW = int(ax * W)

	# get position of resized image
	y = np.arange(aH).repeat(aW).reshape(aW, -1)
	x = np.tile(np.arange(aW), (aH, 1))

	# get position of original position
	y = (y / ay)
	x = (x / ax)

	ix = np.floor(x).astype(np.int)
	iy = np.floor(y).astype(np.int)

	ix = np.minimum(ix, W-2)
	iy = np.minimum(iy, H-2)

	# get distance 
	dx = x - ix
	dy = y - iy

	if C > 1:
		dx = np.repeat(np.expand_dims(dx, axis=-1), C, axis=-1)
		dy = np.repeat(np.expand_dims(dy, axis=-1), C, axis=-1)

	# interpolation
	out = (1-dx) * (1-dy) * img[iy, ix] + dx * (1 - dy) * img[iy, ix+1] + (1 - dx) * dy * img[iy+1, ix] + dx * dy * img[iy+1, ix+1]

	out = np.clip(out, 0, 255)
	out = out.astype(np.uint8)

	return out

# make image pyramid
def make_pyramid(gray):
	# first element
	pyramid = [gray]
	# each scale
	for i in range(1, 6):
		# define scale
		a = 2. ** i

		# down scale
		p = bl_interpolate(gray, ax=1./a, ay=1. / a)

		# up scale
		p = bl_interpolate(p, ax=a, ay=a)

		# add pyramid list
		pyramid.append(p.astype(np.float32))

	return pyramid

# make saliency map
def saliency_map(pyramid):
	# get shape
	H, W = pyramid[0].shape

	# prepare out image
	out = np.zeros((H, W), dtype=np.float32)

	# add each difference
	out += np.abs(pyramid[0] - pyramid[1])
	out += np.abs(pyramid[0] - pyramid[3])
	out += np.abs(pyramid[0] - pyramid[5])
	out += np.abs(pyramid[1] - pyramid[4])
	out += np.abs(pyramid[2] - pyramid[3])
	out += np.abs(pyramid[3] - pyramid[5])

	# normalization
	out = out / out.max() * 255

	return out


# Read image
img = cv2.imread("imori.jpg").astype(np.float)

# grayscale
gray = BGR2GRAY(img)

# pyramid
pyramid = make_pyramid(gray)
    
# pyramid -> saliency
out = saliency_map(pyramid)

out = out.astype(np.uint8)

# Save result
cv2.imshow("result", out)
cv2.waitKey(0)
cv2.imwrite("out.jpg", out)
pythonを用いて、ガウシアンピラミッドを用いた簡単な顕著性マップを作成しなさい。

顕著性マップとは画像の中で人間の目を引きやすい領域を表した画像である。

現在ではディープラーニングによる顕著性マップがよく用いられるが、本来は画像のRGB成分やHSV成分などのガウシアンピラミッドを作成し、それらの差分から求める手法がよく用いられた(例えばIttiらの手法などがある)。

ガウシアンピラミッドから簡単な顕著性マップを作成する。
アルゴリズムは、
1. ガウシアンピラミッドをそれぞれ、128, 64, 32, ...というサイズになっているが、はじめにそれらを128にリサイズせよ。リサイズはbi-linear補間を用いよ。
2. 作成したピラミッド（それぞれ0, 1, 2, 3, 4, 5と番号をふる）の２つを選び差分を求める。
3. 2で求めた差分を全て足し合わせ、[0, 255]に正規化せよ。

以上で顕著性マップが求められる。
2で選ぶ２つの画像は特に指定はしないが、いいものを選べば解答例のように顕著性マップが作成できる。

画像の細かい部分や色が周辺と極端に違う部分など、人の目に止まりやすい領域が白くなっているのが分かる。

解答例( (0,1), (0,3), (0,5), (1,4), (2,3), (3,5) を使用)