解释代码import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg import numpy as np # 中文显示工具函数 def set_ch(): from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False def susan_mask(): mask = np.ones((7, 7)) mask[0, 0] = 0 mask[0, 1] = 0 mask[0, 5] = 0 mask[0, 6] = 0 mask[1, 0] = 0 mask[1, 6] = 0 mask[5, 0] = 0 mask[5, 6] = 0 mask[6, 0] = 0 mask[6, 1] = 0 mask[6, 5] = 0 mask[6, 6] = 0 return mask #图像点特征提取 def susan_corner_detection(img): img = img.astype(np.float64) g = 37 / 2 circularMask = susan_mask() output = np.zeros(img.shape) for i in range(3, img.shape[0] - 3): for j in range(3, img.shape[1] - 3): ir = np.array(img[i - 3:i + 4, j - 3:j + 4]) ir = ir[circularMask == 1] ir0 = img[i, j] a = np.sum(np.exp(-((ir - ir0) / 10) ** 6)) if a <= g: a = g - a else: a = 0 output[i, j] = a return output set_ch() image = mpimg.imread('cat.jpg') out = susan_corner_detection(image) plt.imshow(out, cmap='gray') plt.show()
时间: 2023-12-06 18:43:34 浏览: 39
这段代码实现的是Susan角点检测算法,它是一种基于像素点领域特征的角点检测算法。代码的主要流程如下:
1. 导入 Matplotlib 库和 NumPy 库,用于图像显示和计算。
2. 定义了一个用于设置中文字体的函数 set_ch()。
3. 定义了一个 7x7 大小的掩模 mask,它是 Susan 算法中用于计算特征值的掩模。
4. 定义了 susan_corner_detection() 函数,用于实现 Susan 角点检测算法。该函数接受一张图像作为输入,并返回一个与输入图像大小相同的二维数组,其中每个元素代表该位置是否为角点。
5. 在 susan_corner_detection() 函数中,首先将输入图像转换为浮点型,然后遍历所有像素点,计算其邻域内像素点与该像素点的差异,并根据差异值计算特征值。最后根据特征值与预设的阈值 g 进行判断,得到该像素点是否为角点。
6. 最后,读取一张名为 cat.jpg 的图片,调用 susan_corner_detection() 函数进行角点检测,并使用 Matplotlib 库将结果显示出来。
需要注意的是,该代码可能需要安装 Matplotlib 库和 NumPy 库才能运行。另外,susan_corner_detection() 函数中计算特征值的方法是 Susan 算法的一种形式,实际使用中可能会有所不同。
相关问题
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg import numpy as np
这是Python中导入Matplotlib库和NumPy库的常见方式。Matplotlib是一个常用的绘图库,可以用来绘制各种类型的图表,包括折线图、散点图、柱状图等等。而NumPy则是一个强大的数值计算库,提供了许多数组操作和数学函数。通过导入这两个库,您可以使用它们提供的函数和方法来进行数据可视化和数值计算。
解释以下代码:import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import seaborn as sns
这段代码的作用是导入Python数据分析和可视化的常用库,具体解释如下:
- `import pandas as pd`:导入pandas库,并将其命名为pd,以便在代码中使用更简短的名称来调用pandas的函数和方法。
- `import numpy as np`:导入numpy库,并将其命名为np,以便在代码中使用更简短的名称来调用numpy的函数和方法。
- `import matplotlib.pyplot as plt`:导入matplotlib库中的pyplot子库,并将其命名为plt,以便在代码中使用更简短的名称来调用matplotlib的可视化函数和方法。
- `%matplotlib inline`:这是一个Jupyter Notebook魔法命令,用于在Notebook中显示matplotlib图形。
- `import seaborn as sns`:导入seaborn库,它是一个基于matplotlib的数据可视化库,提供了更高级的统计图形和更美观的默认样式。同样,将其命名为sns以便在代码中使用更简短的名称来调用seaborn的函数和方法。
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