Python是一種很流行的編程語言，可用于各種應用，包括點檢測。具體而言，我們可以使用Python編寫程序來檢測圖像中的直角點。下面是一個樣例代碼，可以幫助您更好地了解這個過程：

import cv2
import numpy as np
def detect_corner(img):
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = np.float32(gray)
# 檢測直角點
corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, 100, 0.01, 10)
corners = np.int0(corners)
# 繪制直角點
for corner in corners:
x, y = corner.ravel()
cv2.circle(img, (x, y), 3, (0, 0, 255), -1)
return img
# 測試
if __name__ == "__main__":
img = cv2.imread("test.jpg")
img = detect_corner(img)
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)

上述代碼使用cv2庫中的goodFeaturesToTrack()函數來檢測圖像中的直角點。該函數的輸入參數包括圖像、檢測的最大點數、角點質量、以及角點之間的最小歐幾里得距離。函數輸出的是所有直角點的坐標，我們可以通過繪制圓圈將它們標出來。

為了測試代碼，我們可以使用以下的圖片，它包含了一些直角點：

我們將該圖片輸入我們的程序，并在窗口中顯示結果：

img = cv2.imread("test.jpg")
img = detect_corner(img)
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)

完整的程序就是這樣。通過Python，我們可以方便地檢測圖像中的直角點，并在需要的時候將其用來進行進一步的處理。