cv2.cornerHarris

cv2.cornerHarris是OpenCV中的一个函数，用于在图像中检测角点。它基于Harris角点检测算法，该算法通过计算像素点周围区域的梯度来确定角点。这个函数的调用方式如下:

dst = cv2.cornerHarris(src, blockSize, ksize, k)

- src: 输入图像，单通道浮点型图像。
- blockSize: 角点检测中要考虑的邻域大小。
- ksize: Sobel算子的孔径大小，一般设置为3。
- k: Harris角点检测方程中的自由参数，一般取值为0.04到0.06。

函数返回一个与输入图像大小相同的单通道浮点型图像，其中角点位置被标记为较大的响应值。你可以根据这个响应值来判断角点的强度。

相关问题

cv2.cornerAngle

非常抱歉，我没有找到cv2.cornerAngle函数。但是OpenCV中有很多其他有用的函数，可以用来计算图像的角点。下面是一些与计算图像的角点相关的OpenCV函数的简要介绍：
1. cv2.goodFeaturesToTrack()：获取图像的角点。
2. cv2.cornerHarris()：使用Harris角点检测器检测角点。
3. cv2.cornerSubPix()：对cv2.goodFeaturesToTrack()函数检测到的角点进行亚像素级别的精确化定位。
4. cv2.fastCornerDetector()：使用FAST算法检测角点。

如果您需要更多有关这些函数的详细信息，请告诉我。

cv2.connerHarris（）

抱歉，我之前给出的回答有误。在OpenCV中，没有名为`connerHarris()`的函数。也许您想要使用的是`cornerHarris()`函数，该函数用于检测图像中的角点。

`cornerHarris()`函数的语法如下：

dst = cv2.cornerHarris(src, blockSize, ksize, k)

其中：
- `src`是输入图像，应为灰度图像（单通道、8位或32位浮点类型）。
- `blockSize`是角点检测中的邻域大小。
- `ksize`是Sobel导数计算中使用的Sobel核大小。
- `k`是Harris角点检测方程中的自由参数。

该函数返回一个与输入图像大小相同的浮点型输出图像，其中的角点被标记为白色。

请确保您已正确安装并导入了OpenCV库，然后按照上述语法调用`cornerHarris()`函数。如有其他问题，请随时提问。