在 scikit-image 库中没找到surf

非常抱歉，我之前的回答有误。 `scikit-image` 库中并没有实现 SURF 算法。你可以使用 `mahotas` 库或 `opencv-python` 库来实现 SURF 算法，具体使用方法如下：

使用 `mahotas` 库：

import mahotas as mh

# 读取图像
image = mh.imread('image.png', as_grey=True)

# 提取 SURF 特征
s = mh.surf(image, threshold=500)

# 显示特征点
from pylab import imshow, show

imshow(image)
mh.draw_coordinates(s[:, :2], color=(1, 0, 0))
show()

使用 `opencv-python` 库：

import cv2

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

# 创建 SURF 特征检测器
surf = cv2.xfeatures2d.SURF_create(500)

# 提取 SURF 特征
keypoints, descriptors = surf.detectAndCompute(image, None)

# 显示特征点
from cv2 import drawKeypoints

image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
drawKeypoints(image, keypoints, image, flags=4)
cv2.imshow('SURF', image)
cv2.waitKey()

在以上两个示例代码中，我们分别使用了 `mahotas` 库和 `opencv-python` 库来实现 SURF 算法，并将特征点显示在了图像上。需要注意的是，这两个库的使用方法略有不同，具体使用哪个库取决于你的需求和个人喜好。