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# 在 Python OpenCV 中检测形状的拐角
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> 原文：<https://www.askpython.com/python-modules/detecting-corners-in-python-opencv>
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嘿伙计们！在本教程中，我们将教你如何使用 Python 的 OpenCV 包来识别图像中的角点。OpenCV 中的算法可用于检测图像中的角点。
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## 角点检测简介
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拐角是在其局部附近具有两个主导的和相对的边缘方向的位置。换句话说，角可以定义为两条边的交点，其中一条边代表图像亮度的急剧变化。
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CornerDetect Demo
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角点是图像中最重要的部分，它们有时被称为兴趣点，因为它们对平移、旋转和光照不敏感。
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## 用 Python 实现角点检测
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### 步骤 1:导入所有必需的模块/库
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```py
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import numpy as np
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import cv2
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from matplotlib import pyplot as plt
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```
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### 步骤 2:加载图像并转换成灰度图像
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下一步涉及使用 **cv2.imread** 函数加载图像，该函数将采用需要加载的图像的**路径。为了使处理更容易，我们将使用 **cv2.cvtColor** 函数将图像转换为**灰度图像**。**
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我们将借助 matplotlib 库的 **plt.imshow** 方法来显示图像。
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```py
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img = cv2.imread('sample_shape1.png')
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gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
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plt.figure(figsize=(10,10))
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plt.imshow(img)
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plt.show()
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Sample Shape CornerDetection
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### 步骤 3:检测图像的角点
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**Shi-Tomasi 方法**被**cv2 . goodfeaturestotrack()**函数用来确定图像中 N 个最强的角。
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```py
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corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, 27, 0.01, 10)
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corners = np.int0(corners)
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### 步骤 4:绘制角点
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在每个角落，我们的目标是使用下面提到的代码片段绘制一个简单的红点。并在最后部分绘制最终的角点检测图像。
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```py
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for i in corners:
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x, y = i.ravel()
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cv2.circle(img, (x, y), 4, 200, -1)
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plt.figure(figsize=(10,10))
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plt.imshow(img)
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plt.show()
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```
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Detect Cornes Output 1
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## 样本输出 2
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Detect Cornes Output 2
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## 结论
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恭喜你！您刚刚学习了如何使用 OpenCV 构建 python 程序来检测图像的角点。希望你喜欢它！😇
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喜欢这个教程吗？无论如何，我建议你看一下下面提到的教程:
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1. [Python 中的球体特征检测](https://www.askpython.com/python/examples/orb-feature-detection)
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2. [使用 Python 进行颜色检测–初学者参考](https://www.askpython.com/python/examples/color-detection)
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3. [Python:检测轮廓](https://www.askpython.com/python/examples/python-detecting-contours)
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4. [使用 Python 进行图像边缘检测](https://www.askpython.com/python/examples/edge-detection-in-images)
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感谢您抽出时间！希望你学到了新的东西！！😄
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