cv2.goodFeaturesToTrack，表示在原图上python

可以使用 cv2.imread() 函数读取原图像，然后将其作为参数传递给 cv2.goodFeaturesToTrack() 函数。下面是一个示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取原图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测角点
corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, maxCorners=100, qualityLevel=0.01, minDistance=10)

# 绘制角点
corners = np.int0(corners)
for corner in corners:
    x, y = corner.ravel()
    cv2.circle(img, (x, y), 5, (0, 0, 255), -1)

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例代码中，我们首先使用 cv2.imread() 函数读取原图像，然后使用 cv2.cvtColor() 函数将其转换为灰度图像。接着，我们调用 cv2.goodFeaturesToTrack() 函数检测角点，并将其存储在 corners 变量中。最后，我们使用 cv2.circle() 函数在原图像上绘制检测到的角点，并使用 cv2.imshow() 函数显示图像。