请帮我编写边缘检测，角点检测处理图像的程序

边缘检测和角点检测是计算机视觉中的基础操作，通常用于图像分析和特征提取。以下是一个简单的Python示例，使用OpenCV库来实现边缘检测（Sobel算子）和角点检测（Shi-Tomasi算法）：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('your_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 边缘检测（Sobel算子）
sobel_kernel = (1, 1)
edges = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F, dx=1, dy=1, ksize=sobel_kernel)

# 转换为8位无符号整数并阈值化（这里仅做演示，实际应用中可能需要调整参数）
edges = cv2.convertScaleAbs(edges)
_, edges = cv2.threshold(edges, 50, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 角点检测（Shi-Tomasi算法）
corners = cv2.goodFeaturesToTrack(edges, maxCorners=100, qualityLevel=0.01, minDistance=10)

# 如果有角点检测到
if corners is not None:
    corners = np.int0(corners)
    for i in corners:
        x, y = i.ravel()
        cv2.circle(image, (x, y), 3, 255, -1)  # 在原图上标记角点位置

cv2.imshow("Edges", edges)
cv2.imshow("Corners", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，首先将图片转换为灰度图像，然后使用Sobel算子进行水平和垂直方向的边缘检测。接着，我们对结果进行阈值处理以突出显示明显的边缘。最后，通过`goodFeaturesToTrack`函数寻找角点，并在原始图像上标注它们。