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  source :https://blog.gtwang.org/programming/selective-search-for-object-detection/
  
  explore: http://www.huppelen.nl/publications/selectiveSearchDraft.pdf
  
  初版的 R-CNN 是將 Selective Search 所得到的候選區域，放進 CNN 中進行判斷，為了更清楚理解 Selective Search 的運作，
  以下我們直接使用 OpenCV 來撰寫一個 Selective Search 的實作版本，觀察該演算法實際執行的結果。
  
  Selective Search 理論
  
  Selective Search 的理論概念就是使用圖像分割（segmentation）後的結果，
  套用階層群聚演算法（hierarchical grouping algorithm），產生物體的候選區域（object proposal），最後再用 SVM 辨識物體。
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  import cv2
  
  # 讀取圖檔
  im = cv2.imread('/Users/Ivan.lam/Projects/DjangoReact-Boilerplate/project/project/human-20180303-01-1024x683.jpg')
  
  # 建立 Selective Search 分割器
  ss = cv2.ximgproc.segmentation.createSelectiveSearchSegmentation()
  
  # 設定要進行分割的圖形
  ss.setBaseImage(im)
  
  # 使用快速模式（精準度較差）
  ss.switchToSelectiveSearchFast()
  
  # 使用精準模式（速度較慢）
  # ss.switchToSelectiveSearchQuality()
  
  # 執行 Selective Search 分割
  rects = ss.process()
  
  print('候選區域總數量： {}'.format(len(rects)))
  
  # 要顯示的候選區域數量
  numShowRects = 100
  
  # 每次增加或減少顯示的候選區域數量
  increment = 50
  
  while True:
    # 複製一份原始影像
    imOut = im.copy()
  
    # 以迴圈處理每一個候選區域
    for i, rect in enumerate(rects):
        # 以方框標示候選區域
        if (i < numShowRects):
            x, y, w, h = rect
            cv2.rectangle(imOut, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 1, cv2.LINE_AA)
        else:
            break
  
    # 顯示結果
    cv2.imshow("Output", imOut)
  
    # 讀取使用者所按下的鍵
    k = cv2.waitKey(0) & 0xFF
  
    # 若按下 m 鍵，則增加 numShowRects
    if k == 109:
        numShowRects += increment
    # 若按下 l 鍵，則減少 numShowRects
    elif k == 108 and numShowRects > increment:
        numShowRects -= increment
    # 若按下 q 鍵，則離開
    elif k == 113:
        break
  
  # 關閉圖形顯示視窗
  cv2.destroyAllWindows()