Python語言作為一種開發工具，在人工智能、大數據分析、自動化等方面具有廣泛的應用。其中，目標定位技術在計算機視覺領域中是一項重要的技術，并且在物體識別與跟蹤、機器人導航、動作識別等方面都有著廣泛的應用。Python語言中也有很多庫可以用于目標定位的實現，下面讓我們來看一下。

#導入相關庫
import cv2
import numpy as np
#讀取圖片
img = cv2.imread('example.png')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#使用Harris角點檢測方法
gray = np.float32(gray)
dst = cv2.cornerHarris(gray,2,3,0.04)
#標記檢測到的角點
img[dst>0.01*dst.max()]=[0,0,255]
#顯示圖片
cv2.imshow('Harris-Corner',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

首先，我們需要導入相關庫，包括OpenCV（計算機視覺庫）、Numpy等。然后，我們需要讀取一張圖片，這里我們用cv2.imread()方法。接著，我們需要將圖片轉換成灰度圖，這里使用了cv2.cvtColor()方法。接下來，我們使用了Harris角點檢測方法，這是一種基于圖像局部窗口的特征提取方法，可以用來檢測角點、邊緣等特征。在檢測到角點之后，我們需要用cv2.cornerHarris()方法標記出檢測到的角點，并使用cv2.imshow()方法展示圖片。最后，使用cv2.waitKey()和cv2.destroyAllWindows()方法結束展示。

除了Harris角點檢測方法，Python還有其他很多方法可以用于目標定位，包括FAST算法、SIFT特征提取、ORB算法等。不同的方法適用于不同的場合，我們需要根據實際情況選擇適合自己的方法。目標定位是一個很重要的領域，在Python語言中有著廣泛的應用，可謂是開發中不可或缺的一部分。