棋盘格内角点检测算法

棋盘格角点检测算法的步骤主要包括定位棋盘格角点位置、亚像素级角点和方向的精细化以及优化能量函数和生长棋盘格。其中，定位棋盘格角点位置是第一步，通过对图像进行处理和分析，确定棋盘格的角点位置。亚像素级角点和方向的精细化是在定位棋盘格角点位置的基础上，进一步提高角点检测的精度和准确性。最后，优化能量函数和生长棋盘格是为了消除干扰和噪声，生成最大的棋盘格。

该算法的优点包括：
1. 不需要提前指定棋盘格数目。
2. 鲁棒性好，能够绕过干扰，生长出最大的棋盘。
3. 可以检测一个图片里包含多张棋盘的情况。

然而，该算法也有一些缺点：
1. 受棋盘的矩形形状约束，只能生长出矩形的棋盘。
2. 计算量较大，主要集中在棋盘生长部分。

相关问题

通过opencv写一个检测棋盘格内角点的算法

1. 导入必要的库和模块

import cv2
import numpy as np

2. 读取图片并将其转换为灰度图

img = cv2.imread('chessboard.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

3. 设置棋盘格的行和列数

rows = 6
cols = 7

4. 通过cv2.findChessboardCorners()函数检测棋盘格内角点

ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (rows,cols), None)

5. 如果检测到了棋盘格内角点，则将其绘制出来

if ret == True:
    corners2 = cv2.cornerSubPix(gray,corners,(11,11),(-1,-1),criteria)
    img = cv2.drawChessboardCorners(img, (rows,cols), corners2,ret)

完整代码：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('chessboard.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

rows = 6
cols = 7

ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (rows,cols), None)

if ret == True:
    criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
    corners2 = cv2.cornerSubPix(gray,corners,(11,11),(-1,-1),criteria)
    img = cv2.drawChessboardCorners(img, (rows,cols), corners2,ret)

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

opencv棋盘格角点检测代码

OpenCV提供了用于检测棋盘格角点的函数，该函数为cv::findChessboardCorners()。下面是一个简单的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    // 读入图像
    Mat img = imread("chessboard.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

    // 棋盘格尺寸
    Size boardSize(9, 6);

    // 检测角点
    std::vector<Point2f> corners;
    bool found = findChessboardCorners(img, boardSize, corners);

    // 绘制角点
    if (found) {
        drawChessboardCorners(img, boardSize, corners, found);
    }

    // 显示结果
    imshow("Chessboard Corners", img);
    waitKey(0);

    return 0;
}

这段代码可以读入一张名为“chessboard.jpg”的图像，并检测其上的棋盘格角点。如果成功检测到，将在图像上绘制出角点。你可以自己替换图像，以及修改棋盘格尺寸。需要注意的是，棋盘格的边界必须全部可见才能成功检测到角点。