python里如何使用cornerSubPix函数

在Python中，可以使用OpenCV库中的cornerSubPix()函数来精细化角点坐标。

下面是使用cornerSubPix()函数的基本步骤：

1. 通过cv2.goodFeaturesToTrack()函数获取角点的初始坐标。

2. 使用cornerSubPix()函数对角点坐标进行精细化处理，以提高识别精度。

下面是一个简单的示例代码：

import numpy as np
import cv2

# 读入图像
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 获取初始角点
corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, 25, 0.01, 10)
corners = np.int0(corners)

# 对角点进行精细化处理
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
corners = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (5,5), (-1,-1), criteria)

# 绘制角点
for corner in corners:
    x,y = corner.ravel()
    cv2.circle(img, (x,y), 3, 255, -1)

cv2.imshow('Corner SubPix', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先读入一张图像，然后通过cv2.goodFeaturesToTrack()函数获取图像中的角点的初始坐标。接着，我们使用cornerSubPix()函数对角点坐标进行精细化处理，最后将精细化后的角点绘制在图像上。