用python写一个利用凹点匹配检测算法计数的代码

在Python中，你可以使用`skimage.feature.corner_peaks`函数来实现凹点匹配（也称为局部极值点），这是一种常用的特征检测技术，尤其在图像处理和计算机视觉中。以下是一个简单的示例，展示如何使用OpenCV和Scikit-image库来计算图像中的角点：

from skimage.feature import peak_local_max
import cv2

def count_inverted_points(image_path):
    # 读取图片
    image = cv2.imread(image_path, 0)  # 将彩色图转为灰度
    if image is None:
        print("Failed to load image")
        return

    # 使用Sobel算子检测边缘
    sobelx = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=5)
    sobely = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=5)

    # 计算梯度幅值和方向
    gradient_magnitude, gradient_direction = cv2.cartToPolar(sobelx, sobely)

    # 检测凸点（非凹点）
    min_distance = 5  # 设置峰间距阈值
    peaks = peak_local_max(gradient_magnitude, min_distance=min_distance, labels=None)

    # 凹点是负的局部峰值，所以减去它们
    inverted_peaks = peaks[gradient_magnitude[peaks[:, 0], peaks[:, 1]] < 0]

    return len(inverted_peaks), inverted_peaks

# 调用函数并打印结果
inverted_point_count, points = count_inverted_points('your_image_path.jpg')
print(f"Detected {inverted_point_count} inverted points at the following coordinates:")
for point in points:
    print(point)