基于python的susan算子检测图像角点示例代码

下面是一个基于Python的Susan算子检测图像角点的示例代码：

import cv2
import numpy as np

def susan_corner_detection(image):
    height, width = image.shape
    corners = np.zeros(image.shape, dtype=np.uint8)

    for i in range(3, height-3):
        for j in range(3, width-3):
            center_pixel = image[i, j]
            neighbor_pixels = image[i-3:i+4, j-3:j+4]
            num_similar_pixels = np.sum(np.abs(neighbor_pixels - center_pixel) < 27)
            
            if num_similar_pixels < 37:
                corners[i, j] = 255

    return corners

# 读取图片
image = cv2.imread('input.jpg', 0)

# 调用Susan角点检测函数
corners = susan_corner_detection(image)

# 显示检测结果
cv2.imshow('Detected Corners', corners)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码首先定义了一个susan_corner_detection函数，用于检测图像中的角点。然后读取了一张名为input.jpg的图片，并将其转换为灰度图像。接下来调用了susan_corner_detection函数，得到了检测到的角点，并使用OpenCV的imshow函数显示了检测结果。imshow函数用于显示图片，第一个参数是窗口的名称，第二个参数是要显示的图片。最后调用了waitKey和destroyAllWindows函数来保证窗口正常显示和关闭。

这是一个简单的基于Python的Susan算子检测图像角点的示例代码，通过这段代码可以理解Susan角点检测的基本原理和实现方法。