Python 是一種廣泛使用的編程語言，具備很多非常有用的數據處理和圖像處理庫，其中視覺顯著性庫被廣泛應用于圖像處理、目標檢測和計算機視覺領域。

Python 中一個非常流行的視覺顯著性庫是 OpenCV ，它提供了一種實現視覺顯著性檢測的算法。下面這段代碼展示了如何使用 OpenCV 庫來進行視覺顯著性檢測：

import cv2
# 加載圖像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 構建顯著性檢測器
salient_detector = cv2.saliency.StaticSaliencyFineGrained_create()
# 運行顯著性檢測
(success, saliencyMap) = salient_detector.computeSaliency(img)
# 展示檢測結果
cv2.imshow("Image", img)
cv2.imshow("Output", saliencyMap)
cv2.waitKey(0)

上面這段代碼首先通過cv2.imread函數加載一張圖片，然后構建一個StaticSaliencyFineGrained_create()對象，這是一種基于頻域分析的顯著性檢測器。接下來，我們使用computeSaliency函數來運行檢測算法，并返回一個檢測結果的顯著性圖像。最后，我們通過cv2.imshow函數來展示原始圖片和顯著性圖像。

Python 還提供了很多其他的視覺顯著性庫，如 PySAL ，利用它們你可以實現更多不同種類的顯著性檢測算法。視覺顯著性檢測對于計算機視覺和圖像處理領域具有重要的意義，它可以讓計算機實現更智能的圖像處理和目標檢測。