該文翻譯整理自：selective search for object detection（c++ / python）
一、目標檢測 vs 目標識別
目標識別（objec recognition）是指明一幅輸入影象中包含那類目標。其輸入為一幅影象，輸出是該影象中的目標屬於哪個類別（class probability）。而目標檢測（object detection）除了要告訴輸入影象中包含了哪類目前外，還要框出該目標的具體位置（bounding boxes）。
二、selective search演算法流程
step0：生成區域集r，具體參見**《efficient graph-based image segmentation》
step1：計算區域集r裡每個相鄰區域的相似度s=
step2：找出相似度最高的兩個區域，將其合併為新集，新增進r
step3：從s中移除所有與step2中有關的子集
step4：計算新集與所有子集的相似度
step5：跳至step2，直至s為空
三、相似度計算
**考慮了顏色、紋理、尺寸和空間交疊這4個引數。
3.1、顏色相似度（color similarity）
將色彩空間轉為hsv，每個通道下以bins=25計算直方圖，這樣每個區域的顏色直方圖有25*3=75個區間。 對直方圖除以區域尺寸做歸一化後使用下式計算相似度：
3.2、紋理相似度（texture similarity）
**採用方差為1的高斯分布在8個方向做梯度統計，然後將統計結果（尺寸與區域大小一致）以bins=10計算直方圖。直方圖區間數為8*3*10=240（使用rgb色彩空間）。
其中，3.3、尺寸相似度（size similarity）
保證合併操作的尺度較為均勻，避免乙個大區域陸續「吃掉」其他小區域。
例：設有區域a-b-c-d-e-f-g-h。較好的合併方式是：ab-cd-ef-gh -> abcd-efgh -> abcdefgh。 不好的合併方法是：ab-c-d-e-f-g-h ->abcd-e-f-g-h ->abcdef-gh -> abcdefgh。
3.4、交疊相似度（shape compatibility measure）
3.5、最終的相似度
四、opencv 3.3 實現了selective search
在opencv的contrib模組中實現了selective search演算法。類定義為：
cv::ximgproc::segmentation::selectivesearchsegmentation#include "opencv2/ximgproc/segmentation.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include "opencv2/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include #include using namespace cv;
using namespace cv::ximgproc::segmentation;
static void help()
int main(int argc, char** argv)
// speed-up using multithreads
// void cv::setuseoptimized(bool onoff), enables or disables the optimized code.
setuseoptimized(true);
setnumthreads(4);
// read image
mat im = imread(argv[1]);
// resize image
int newheight = 200;
int newwidth = im.cols*newheight/im.rows;
resize(im, im, size(newwidth, newheight));
// create selective search segmentation object using default parameters
ptrss = createselectivesearchsegmentation();
// set input image on which we will run segmentation
ss->setbaseimage(im);
// switch to fast but low recall selective search method
if (argv[2][0] == 'f')
// switch to high recall but slow selective search method
else if (argv[2][0] == 'q')
// if argument is neither f nor q print help message
else
// run selective search segmentation on input image
std::vectorrects;
ss->process(rects);
std::cout << "total number of region proposals: " << rects.size() << std::endl;
// number of region proposals to show
int numshowrects = 100;
// increment to increase/decrease total number of reason proposals to be shown
int increment = 50;
while(1)
else
}// show output
imshow("output", imout);
// record key press
int k = waitkey();
// m is pressed
if (k == 109)
// l is pressed
else if (k == 108 && numshowrects > increment)
// q is pressed
else if (k == 113)
}return 0;
}
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