python手写SUSAN角点检测

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

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2.定义SUSAN算法中的圆形掩模

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

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

# 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。