metadata

license: mit
title: SaliencyMapDemo
sdk: gradio
emoji: 📊
colorFrom: yellow
colorTo: yellow
pinned: false

📖 SaliencyMap — in Python

📝 概要

画像における注目すべき領域を可視化する「顕著性マップ」を表示するデモアプリです。
顕著性マップとは、画像内の注目すべき領域を可視化する手法であり、人間の視覚システムが画像内の重要な情報に焦点を当てる方法を模倣したものです。各ピクセルには注目度合いを表す値が割り当てられ、それに基づいて注目すべき領域が強調されます。

このデモアプリでは、顕著性マップを利用して画像内の注目すべき領域を視覚的に示します。ユーザーが画像をアップロードすると、アプリは顕著性マップを生成し、注目される領域を強調した画像を別タブに表示します。これにより、ユーザーは画像内でどの領域が特に重要であるかを直感的に理解することができます。

私は画像処理についてはまだ初心者ですが、この技術に興味があります。このアプリは、opencv-contribパッケージのcv2.saliency.StaticSaliencySpectralResidualを使用して顕著性マップを生成するラッパーアプリです。

🚀 使い方

a. Google Colabで実行

をクリックして、簡単に実行できます。

b. アプリをダウンロードして実行

💻 システム要件

必要ディスク容量：500MB(Pythonを含みません)
Python :https://www.python.org/downloads/ リンク先よりダウンロードしインストールしてください。

📥 導入方法

1. セットアップ

Releasesを開き、一番上の Assets 欄にある Source code (zip) をダウンロードして展開します。
01-installation.batファイルをダブルクリックします。

2. 実行

run.batファイルをダブルクリックします。
ブラウザが自動起動し、http://127.0.0.1:9999 にアクセスできます。

🔧 トラブルシューティング

アプリが起動しない場合
既定のポート番号 (9999) が使用されている可能性があります。
メモ帳で run.bat ファイルを開き、以下の行の 9999 を別の数字 (例: 8888) に変更して上書き保存します。
```
  python app.py --server_port 9999  
```
変更後:
```
  python app.py --server_port 8888  
```

💡 補足事項

アプリをダウンロードして実行の場合は、画像処理はローカル環境で行われます。画像は外部に送信されません。

🗑️ アンインストール

以下の手順でアンインストールできます。

アプリのフォルダを丸ごと削除します。
アプリで処理した画像は一時フォルダに残ります。不要な場合は削除してください。
- 一時フォルダの場所
  パソコンの画面左下の「検索するには、ここに入力します」に以下をペーストして Enter キーを押します。
```
 C:\Users\%USERNAME%\AppData\Local\Temp\gradio
```

🤝 コントリビューターガイドライン

CONTRIBUTING

📜 Source code License.

MIT License