在你刚才给出的代码中“错误使用 conv2 不支持 N 维数组。 出错 HarrisCornerDetector (第 10 行) Ix = conv2(img, dx, 'same');”请你把刚才的代码改正并完善

好的，我来帮你修改代码。首先，conv2函数只支持二维数组，因此我们需要将图像转换为灰度图像（二维数组）。我们可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像。其次，我们需要将dx和dy中的值改为二维数组，这可以通过使用repmat函数来实现。最后，我们需要对Ix、Iy和Ixy进行卷积，我们可以使用imfilter函数来代替conv2函数。下面是修改后的代码：

function [H, r, c] = HarrisCornerDetector(img, sigma, threshold, radius, disp)
%输入参数：
%img: 输入图像
%sigma: 高斯平滑参数
%threshold: 阈值
%radius: 检测窗口半径
%disp: 是否显示结果

%转换为灰度图像
img = rgb2gray(img);

%计算x和y方向的梯度
dx = [1 0 -1; 2 0 -2; 1 0 -1];
dy = dx';
Ix = imfilter(img, dx, 'same');
Iy = imfilter(img, dy, 'same');

%计算Ix和Iy的平方和以及乘积
Ix2 = Ix.^2;
Iy2 = Iy.^2;
Ixy = Ix.*Iy;

%高斯滤波
G = fspecial('gaussian', [5 5], sigma);
Ix2 = imfilter(Ix2, G, 'same');
Iy2 = imfilter(Iy2, G, 'same');
Ixy = imfilter(Ixy, G, 'same');

%计算Harris响应函数
k = 0.04;
H = (Ix2.*Iy2 - Ixy.^2) - k*(Ix2 + Iy2).^2;

%非极大值抑制
Hmax = ordfilt2(H, radius^2, ones(radius*2+1));
H = (H == Hmax) & (H > threshold);

%获取角点位置
[r, c] = find(H);

%显示结果
if disp
    figure, imshow(img), hold on
    plot(c, r, 'r+'), title('Harris Corner Detector');
end
end

这个修改后的代码应该能够正常运行并输出正确的结果了。