python获取图片角点检测坐标

在Python中，你可以使用OpenCV（Open Source Computer Vision Library）库来进行图像的角点检测。OpenCV提供了`goodFeaturesToTrack()`函数或者`ORB`（Oriented FAST and Rotated BRIEF）特征检测器来找到图像中的关键点（包括角点）及其坐标。

这里是一个简单的例子：

import cv2

# 加载图片
image = cv2.imread('image.jpg')

# 转换为灰度图，因为大多数角点检测算法都是基于灰度图像工作的
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用orb特征检测器，设置参数如最大关键点数、邻域大小等
orb = cv2.ORB_create(nfeatures=500) # 这里nfeatures可以根据需要调整
keypoints, descriptors = orb.detectAndCompute(gray, None)

# 获取角点的位置，这是关键点对象的坐标
corners = keypoints[:, ::2]  # keypoints有x,y坐标信息，::2表示取x坐标

# 在原始图像上绘制角点
image_with_keypoints = cv2.drawKeypoints(gray, keypoints, image, color=(0,255,0), flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)

# 显示结果
cv2.imshow("Corner Detection", image_with_keypoints)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，`corners`变量存储的就是检测到的角点的(x, y)坐标。记得替换'image.jpg'为你实际的图片路径。