角点检测算法susan用Python实现的代码完整版

"Susan"并不是一种标准的角点检测算法名称，可能是某人自创或者非主流算法的别称。通常提到的角点检测算法如SIFT、SURF或ORB都有成熟的库可用，例如在Python中可以使用OpenCV库来实现。

OpenCV中的简单角点检测方法如 Harris角点检测器或Shi-Tomasi算法可以用以下Python代码表示：

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
image = cv2.imread('your_image.jpg', 0)

# 使用 ShiTomasi 角点检测
corners = cv2.goodFeaturesToTrack(image, maxCorners=100, qualityLevel=0.01, minDistance=7, blockSize=5)

if corners is not None:
    corners = np.int0(corners)
    # 绘制角点
    image_with_corners = cv2.drawKeypoints(image, corners, np.array([]), (0,0,255), cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)
else:
    print("No corners detected")

cv2.imshow("Detected Corners", image_with_corners)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

如果你需要SIFT或SURF这样的高级角点检测算法，OpenCV也有相应的函数`cv2.xfeatures2d.SIFT_create()`和`cv2.xfeatures2d.SURF_create()`。请注意，完整的实现会涉及到更多的初始化步骤和参数调整。