susan算子边缘检测opencv

Susan算子是用于边缘检测的一种算法，它可以检测圆形、椭圆形和线性边缘，其基本思想是通过计算像素点与其周围邻居像素的灰度差异，来判断该像素点是否为边缘点。在OpenCV中，可以使用susan算子进行边缘检测，具体步骤如下：

1. 读取图像，并将其转换为灰度图像。
2. 对图像进行滤波处理，以去除噪声。
3. 计算每个像素点与其周围邻居像素的灰度差异，得到一个susan值。
4. 对susan值进行阈值处理，将大于等于阈值的像素点标记为边缘点。
5. 可以对标记的边缘点进行连接，形成一条完整的边缘线。

下面是一段使用OpenCV实现susan算子边缘检测的示例代码：

import cv2

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

# 进行滤波处理
blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)

# 计算susan值
susan = cv2.cornerHarris(blur, 3, 3, 0.04)

# 对susan值进行阈值处理，标记边缘点
threshold = 0.01 * susan.max()
edge_img = img.copy()
edge_img[susan > threshold] = 255
edge_img[susan <= threshold] = 0

# 显示结果图像
cv2.imshow('Edge Detection', edge_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`cv2.cornerHarris()`函数用于计算susan值，第一个参数为输入图像，第二个参数为邻域大小，第三个参数为susan算子的k值，第四个参数为susan算子的自适应阈值。最后，通过对susan值进行阈值处理，将大于等于阈值的像素点标记为边缘点，并显示结果图像。