python手写SUSAN角点检测
时间: 2023-11-12 10:07:36 浏览: 89
SUSAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus)算法是一种常用的角点检测算法,下面是Python手写SUSAN角点检测的实现过程:
1.导入必要的库
```python
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
```
2.定义SUSAN算法中的圆形掩模
```python
def get_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
```
3.定义SUSAN算法中的核心函数
```python
def susan_corner_detection(img, threshold):
# 获取图像的高度和宽度
height, width = img.shape
# 定义圆形掩模
mask = get_susan_mask()
# 定义角点列表
corners = []
# 遍历图像中的每个像素
for i in range(3, height - 3):
for j in range(3, width - 3):
# 获取当前像素的灰度值
center_pixel = img[i, j]
# 统计圆形掩模内像素值与中心像素值相同的像素个数
count = 0
for k in range(-3, 4):
for l in range(-3, 4):
if mask[k + 3, l + 3] == 1:
if img[i + k, j + l] == center_pixel:
count += 1
# 计算SUSAN算法中的核心值
susan_value = 1 - count / 37
# 判断当前像素是否为角点
if susan_value < threshold:
corners.append((i, j))
return corners
```
4.读取图像并进行角点检测
```python
# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg', 0)
# 设置阈值
threshold = 0.2
# 进行角点检测
corners = susan_corner_detection(img, threshold)
# 绘制角点
for corner in corners:
cv2.circle(img, corner, 3, 255, -1)
# 显示图像
plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.show()
```
在上述代码中,我们首先读取了一张名为test.jpg的图像,然后设置了阈值为0.2,最后调用susan_corner_detection函数进行角点检测,并将检测结果绘制在图像上。运行上述代码后,即可得到角点检测的结果。