以上函数的参数中，为corners举一个详细的例子

`corners`参数是一个二维数组，包含初步检测到的关键点的位置信息。每个元素表示一个关键点，通常是一个包含两个元素的一维数组，代表x和y坐标。例如，如果你使用的是`goodFeaturesToTrack()`函数，它会返回一组角点：

import numpy as np
import cv2

# 假设我们有一个800x600的灰度图像
image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 设置参数
min_distance = 5   # 关键点之间的最小间距
quality_level = 0.01  # 要求的最低特征强度分数
max_corners = 100   # 最大检测关键点数

# 使用goodFeaturesToTrack()检测关键点
corners = cv2.goodFeaturesToTrack(image, max_corners, quality_level, min_distance)

# 将检测出的角点转换为整数型，并四舍五入
corners_int = np.int0(corners)

# 对角点应用cornerSubPix()进行精细化处理
refined_corners = cv2.cornerSubPix(image, corners_int, (5, 5), (-1, -1), criteria)

print("原角点示例：", corners_int)
print("精化工作者点示例：", refined_corners)

这里的`corners`数组存储的就是像`[(x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn)]`这样的形式，其中`(x, y)`对是关键点的实际位置。