用python写一个可以在轮廓上定义角点为特征点的程序，要求可以更改图片显示尺寸

下面是一个用Python和OpenCV库实现的程序，可以在图像轮廓上定义角点为特征点，并可以更改图片显示尺寸：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 定义特征点列表
keypoints = []

# 遍历轮廓
for cnt in contours:
    # 计算轮廓周长
    perimeter = cv2.arcLength(cnt, True)
    # 近似多边形拟合轮廓
    approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.02 * perimeter, True)
    # 如果拟合后的多边形有四个角点，则将其加入特征点列表中
    if len(approx) == 4:
        keypoints.append(approx)

# 将特征点绘制在图像上
cv2.drawContours(img, keypoints, -1, (0, 0, 255), 3)

# 调整图像显示尺寸
resized = cv2.resize(img, (800, 600))

# 显示图像
cv2.imshow('Image', resized)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个程序中，我们首先读取图像，并将其转换为灰度图像和边缘图像。然后使用`cv2.findContours()`函数查找图像中的轮廓，并遍历每个轮廓进行处理。如果一个轮廓的近似多边形有四个角点，则将其加入特征点列表中。最后，将特征点绘制在原始图像上，并使用`cv2.resize()`函数调整图像显示尺寸。