此文件包括三个关于图像显著性的代码，每个模型单独成一个文件夹，并用其模型名称命名，三个模型分别是ITTi模型、GBVS模型和SR模型，这三个模型都是使用MATLAB实现的，下载后可以直接使用MATLAB运行，另文件附有一个链接。

gbvs-master.zip

没有参考原文作者的代码，完全是我自己理解，自己重写，效果很好。
用法，myGBVS('xxxx.jpg')

经典的图像明显度算法

这是多个经典视觉显著模型代码的合集，包括ITTI、SUN、GBVS、BMS等等，内有运行方法。
视觉显著性检测(Visualsaliencydetection)指通过智能算法模拟人的视觉特点，提取图像中的显著区域(即人类感兴味的区域)。
视觉注意机制(VisualAttentionMechanism，VA)，即面对一个场景时，人类自动地对感兴味区域进行处理而选择性地忽略不感兴味区域，这些人们感兴味区域被称之为显著性区域。

GBVS是在itti模型基础上的改进算法，对视觉显著和留意机制的研究人员很有用。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。