Susan角点检测python实现（边缘检测、角点检测、重心计算、非极大值抑制）

NMS NMS-非极大值抑制-Python实现 内有代码和图片的实现

Shi-tomasi角点检测，python实现及基于opencv实现 总结了几种非极大值抑制代码

针对图像配准中尺度不变特征变换（SIFT）算法解算速率慢的问题，提出了基于非极大值抑制的改进算法。该算法扩大了极值检测区域半径，对SIFT关键点进行筛选，实现了关键点的优化分布。还提出一种自适应确定检测区域半径的方法，来更精确地控制关键点的数目和分布。仿真试验结果表明，该算法能在一系列不同的图像变换下表现出稳定的配准结果，解算速率较标准SIFT算法提升显著。

NMS\SoftNMS\两种非极大值抑制算法实现

非极大值抑制C++/C/Matlab版的源码,三种编程源码仅供参考。

Canny边缘检测： 计算机如何识别边缘：即颜色变化强度大的地方，即像素变化大的地方。 1.高斯滤波：高斯滤波的就是先找到高斯滤波核然后再进行卷积    1.1高斯噪声 首先我们先说一下，什么是高斯噪声？高斯噪声就是它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。其在图像当中常表现为能引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。噪声的出现会给图像带来干扰，让图像变得不清楚。 高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。消除图像在数字化过程中产生或者混入的噪声。    1.2高斯滤波核计算 二维高斯分布： 假定中心点的坐标是（0

非极大值抑制NMS素材原图+源码（行人检测hongkong.jpg），请参考博客https://blog.csdn.net/cuixing001/article/details/84946990进行试验。

本资源为基于Python的SUSAN边缘检测算法（最终展现只有边缘检测结果，不包含角点检测结果，不包含角点检测结果，不包含角点检测结果）。为避免不同环境导致代码无法运行，您可以前往我的文章中查看相关环境：https://blog.csdn.net/qq_45613931/article/details/117819107 。本资源经笔者测试，能够正常运行。如果存在异常，请注意设备环境变化。本资源自带一张检测图片，如需使用其它图片，存在报错风险，请注意。建议检测图片为尺寸较小的png图片（或自行调整尺寸及图片格式）。如有其它问题可进行留言。

NMS消除多个目标框，保留最优选的框