opencv 对上述灰度图img1.jpg执行Shi-Tomasi角检测，最多保留10个角点，并将角点在彩色图img2.jpg上用绿色圆圈显示出来，圆圈的线宽设置为2、半径设置为5

好的，以下是对应的 Python 代码实现：

import cv2

# 读取灰度图和彩色图
img1 = cv2.imread('img1.jpg', 0)
img2 = cv2.imread('img2.jpg')

# Shi-Tomasi 角检测
corners = cv2.goodFeaturesToTrack(img1, 10, 0.01, 10)

# 将角点在彩色图上用绿色圆圈显示出来
for corner in corners:
    x, y = corner.ravel()
    cv2.circle(img2, (x, y), 5, (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('img2', img2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

解释一下代码：

首先，我们使用 `cv2.imread` 分别读取了灰度图和彩色图。然后使用 `cv2.goodFeaturesToTrack` 函数进行 Shi-Tomasi 角检测，返回检测到的角点坐标。其中，参数 `10` 表示最多保留的角点数为 10，参数 `0.01` 是角点品质因子，参数 `10` 是最小欧氏距离。

接着，我们遍历所有检测到的角点，使用 `cv2.circle` 函数在彩色图上绘制绿色圆圈。其中，参数 `(x, y)` 是圆心坐标，参数 `5` 是圆圈半径，参数 `(0, 255, 0)` 是圆圈颜色，参数 `2` 是圆圈线宽。

最后，我们使用 `cv2.imshow` 函数显示结果，并等待用户按下任意键关闭窗口。