Python 如何从角点检测给出的点阵列中检测特定的坐标点？

我有一个人的头部图像，从中我检测到了角点。以下是我的代码和结果：

import cv2
import numpy as np

Head = cv2.imread('Head.jpg')

#Corner detection
gray = cv2.cvtColor(Head, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray  = np.float32(gray)

corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, 50, 0.01, 10)
corners = np.int0(corners)

for corner in corners:
    x,y = corner.ravel()
    cv2.circle(Head, (x,y), 3, 255, -1)

z = np.max(y)
cv2.circle(Head, (x,z), 5, (0,0,255), -1)

cv2.imshow('Corner', Head)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

头部图像：

检测到角点：

在这里，我试图指出只有两个角落在颈部地区（最低的那个些在上面的图片）。为此，我从角的numpy数组中找出max y，并用红点绘制点。但是，它在眼睛里画红点。我做错了什么

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如何找到颈部的坐标点（仅最低的2个角点）？

问题在这一行：

z = np.max(y)

在这里，y的值将只是上一个循环中查看的最后一个角的值。您可以创建一个包含所有角点坐标的列表，然后根据y值对列表进行排序：

ordered_coords = [ corner.ravel() for corner in corners ]
ordered_coords.sort(key=lambda x: x[1])

您正在查找的具有最高y值的两个角将成为列表中的最后两个元素

cv2.circle(Head, ordered_coords[-1], 5, (0,0,255), -1)

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您需要跟踪对应的x坐标这是100%正确的：P角的形状和数据类型是什么？角的形状是什么意思？如果您所指的是image.shape，则为522乘522。数据类型是unit8。我指的是

corners=np.int0（corners）