¿Cómo medir contraste/conspicuidad de un objeto vs el fondo?

Cómo bien dice #2 lo mejor si quieres obtener unas conclusiones relevantes y tienes muchos datos es realizar el proceso de detección con Python usando OpenCV, no es fácil e idealmente necesitarías a un programador/científico de datos; un ejemplo podría ser el siguiente https://www.geeksforgeeks.org/detecting-low-contrast-images-with-opencv-scikit-image-and-python/ o https://pyimagesearch.com/2021/01/25/detecting-low-contrast-images-with-opencv-scikit-image-and-python/.

Después de esto tendrías que analizar la significancia estadística de los resultados en base a la variable dicotómica de si eligen o no las plumas, por lo que necesitarías un estadístico de respuesta dicotómica como podría ser un test de t de Student o de Anova:
https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.t.html

Por ejemplo un código para medir el contraste de una imagen usando OpenCV puede ser:

import cv2
import numpy as np

# read image
img = cv2.imread("zelda1.jpg")

# convert to LAB color space
lab = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2LAB)

# separate channels
L,A,B=cv2.split(lab)

# compute minimum and maximum in 5x5 region using erode and dilate
kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
min = cv2.erode(L,kernel,iterations = 1)
max = cv2.dilate(L,kernel,iterations = 1)

# convert min and max to floats
min = min.astype(np.float64) 
max = max.astype(np.float64) 

# compute local contrast
contrast = (max-min)/(max+min)

# get average across whole image
average_contrast = 100*np.mean(contrast)

print(str(average_contrast)+"%")

tomado de https://stackoverflow.com/questions/57256159/how-extract-contrast-level-of-a-photo-opencv

Para el test t-student tendrías que recopilar los resultados junto con el valor de estudio (si toma la pluma o no) en una columna cada uno y ejecutar el test de la siguiente forma:

from scipy.stats import ttest_ind

t_statistic, p_value = ttest_ind(reacciones, contrastes)
# siendo reacciones y contrastes los array de ambos indicadores.

print("t-statistic: ", t_statistic)
print("p-value: ", p_value)

Puedes realizar estas ejecuciones en https://colab.research.google.com/ si no quieres instalar Python, ahí también podrías encontrar muchos ejemplos de códigos pre-hechos como el que está en el enlace de arriba.

He hecho un notebook rapido para ilustrar un metodo para cargar imagenes y calcular la varianza del histograma. Cuanto mas grande, mas contraste

https://colab.research.google.com/drive/1fR3RVRL-Ip7yjYlyfx_uVqNN5kOnQ5Am?usp=sharing

Pero si necesitas hacerlo para miles de imagenes etc vas a necesitar toquetear el codigo y/o pedir ayuda a alguien que sepa de data science

Puedes hacerlo con una herramienta para extraer los colores rgb por pixel de la imagen crear una media de los colores de las plumas mas estridentes y compararla con la media de los colores del fondo, algo asi: https://dcp.ucla.edu/checking-color-contrast lo que buscas es simplemente como chequear el ratio de contraste.
De todas formas hay herramientas varias que te dicen el contraste de una imagen en photosop, pero lo que realmente necesitas medir es el contraste de un elemento de una imagen, no de esta entera.

Sobre las soluciones que te estan dando aqui, yo he trabajado en una universidad y el departamento de fisica(que era el departamento donde caia el trabajo porque incluia los departamentos de cs y data por que la jefa una doctora en fisica era la responsable de mi trabajo) se pasaban todo el dia haciendo este tipo de cosas y por temas de conflictos de interes todo este tipo de problemas tienes que pedir soporte a quien sea tu manager y que el departamento de Cs o fisica te ayudase, porque este tipo de investigaciones tienen implicaciones legales para la universidad y deben gestionarse desde dentro.

#12 Estornino negro!