自己写的myGBVS，核心算法思路清晰，代码也写得挺干净，适合拿来练手或者二次开发。显著性检测这个方向，说白了就是找图里哪些区域“比较重要”。而GBVS就是靠亮度对比，来决定图像的“关注点”在哪。整个流程不绕弯子，从图像预、亮度差计算到显著图生成，一步步都能看懂。

导航是函数式的，直接调用myGBVS('xxxx.jpg')就能跑。预部分包括灰度化和直方图均衡，这两步可以提高对比度，方便后面的。后也不马虎，加了滤波和阈值，能去掉噪声，结果挺干净。

这套代码适合想入门显著性检测或者图像分割的你。应用场景蛮广，比如视频监控里自动识别移动物体，自动驾驶识别障碍，甚至医学图像里找病灶。代码结构清爽，变量命名也还算规范，方便你调试和扩展。

有一点要注意，虽然功能简单，但运行效率主要看图片大小和预参数。建议测试几张分辨率不同的图，感受下效果变化。

想深入了解可以看看压缩包里的my-gbvs目录，源码、、样图都在里面，跑起来快。哦对了，顺便推荐几个相关链接，想对比不同分割算法也挺方便的。