python susan角点检测 +非极大值抑制

Susan角点检测是一种计算机视觉中常用的角点检测算法，它可以用来检测图像中的角点。这个算法的基本思想是寻找图像中像素点周围像素点的变化率最小的位置，这些位置就是图像中的角点。

在实现Susan角点检测算法时，通常还需要进行非极大值抑制。这是因为在图像中存在很多的局部极大值，如果不进行抑制，就会导致角点检测结果不准确。

以下是一个实现Susan角点检测和非极大值抑制的Python代码示例：

import numpy as np
import cv2

def susan_corner_detection(image, threshold=27, radius=3):
    height, width = image.shape[:2]
    corners = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8)
    dx = [1, 1, 0, -1, -1, -1, 0, 1]
    dy = [0, 1, 1, 1, 0, -1, -1, -1]
    for i in range(radius, height - radius):
        for j in range(radius, width - radius):
            center_pixel = image[i, j]
            count = 0
            for k in range(8):
                x = i + dx[k]
                y = j + dy[k]
                if image[x, y] < center_pixel:
                    count += 1
            if count > threshold:
                corners[i, j] = 255
    return corners

def non_maximum_suppression(image, window_size=3):
    height, width = image.shape[:2]
    offset = window_size // 2
    corners = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8)
    for i in range(offset, height - offset):
        for j in range(offset, width - offset):
            if image[i, j] == 0:
                continue
            local_max = True
            for k in range(-offset, offset + 1):
                for l in range(-offset, offset + 1):
                    if image[i + k, j + l] > image[i, j]:
                        local_max = False
                        break
                if not local_max:
                    break
            if local_max:
                corners[i, j] = 255
    return corners

# 读取图像
image = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 进行角点检测
corners = susan_corner_detection(image)

# 进行非极大值抑制
corners = non_maximum_suppression(corners)

# 显示结果
cv2.imshow('image', image)
cv2.imshow('corners', corners)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这个代码示例中，首先定义了一个`susan_corner_detection`函数和一个`non_maximum_suppression`函数分别用来进行Susan角点检测和非极大值抑制。然后读取一张图像，调用`susan_corner_detection`函数进行角点检测，再调用`non_maximum_suppression`函数进行非极大值抑制，最后将结果显示出来。

需要注意的是，在进行非极大值抑制时，我们需要指定一个窗口大小`window_size`，窗口大小越大，角点检测的灵敏度就越低，检测出来的角点就越少。