用python来绘制棋盘格，并用harris算法检测角点，给出完整代码

以下是代码实现：

import cv2
import numpy as np

# 定义棋盘格大小
rows = 8
cols = 8

# 创建棋盘格图像
img = np.zeros((rows*50, cols*50), dtype=np.uint8)
for i in range(0, rows*50, 50):
    for j in range(0, cols*50, 50):
        if (i//50+j//50) % 2 == 0:
            img[i:i+50, j:j+50] = 255
        else:
            img[i:i+50, j:j+50] = 0

# 使用Harris算法检测角点
gray = np.float32(img)
dst = cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04)
dst = cv2.dilate(dst, None)

# 标记角点
img[dst > 0.01*dst.max()] = 127

# 显示结果
cv2.imshow('Chessboard', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该代码首先创建一个 $8 \times 8$ 的棋盘格图像，然后使用 Harris 算法检测其中的角点并标记出来，最后显示结果。

相关问题

编写python代码实现用harris算法对棋盘格进行角点检测，并给出完整代码

好的，以下是Python实现的Harris算法检测棋盘格角点的完整代码：

import cv2

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

# 计算Harris角点
dst = cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04)

# 将图像膨胀，以便更清楚地看到角点
dst = cv2.dilate(dst, None)

# 设定阈值，只显示角点
img[dst > 0.01 * dst.max()] = [0, 0, 255]

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

注意，这个代码仅仅是个简单的例子，实际上使用Harris算法进行准确的角点检测还需要进行参数调整和图像处理优化。

希望这个代码对你有所帮助！

用python编写一个绘制棋盘并用Harris()函数进行角点检测的代码

当然，我可以帮你回答这个问题！

首先，我们需要导入必要的库和模块：

import cv2
import numpy as np

然后，我们可以定义棋盘的大小和每个方格的大小（这里假设是8x8的棋盘）：

board_size = (8,8)
square_size = 50 # 50 pixels

接下来，我们可以创建一个棋盘图像的矩阵，并用cv2.rectangle函数绘制每个方格：

board_width = board_size[0] * square_size
board_height = board_size[1] * square_size

board = np.zeros((board_height, board_width), dtype=np.uint8)

for i in range(board_size[0]):
    for j in range(board_size[1]):
        if (i+j) % 2 == 0:
            color = 255
        else:
            color = 0
        x1 = i * square_size
        y1 = j * square_size
        x2 = (i+1) * square_size
        y2 = (j+1) * square_size
        cv2.rectangle(board, (x1, y1), (x2, y2), color, -1)

现在我们已经创建了棋盘图像。接下来，我们可以使用Harris函数进行角点检测。首先，我们需要将图像转换为灰度，并使用cv2.cornerHarris函数计算角点响应：

gray_board = cv2.cvtColor(board, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

dst = cv2.cornerHarris(gray_board, 2, 3, 0.04)

然后，我们可以定义一个阈值来找到角点，并使用cv2.findContours函数找到这些角点的位置：

threshold = 0.1 * dst.max()

board[dst > threshold] = [0, 0, 255]

_, contours, hierarchy = cv2.findContours(board, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

最后，我们可以在图像上绘制找到的角点：

board_with_corners = board.copy()

for cnt in contours:
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
    cv2.rectangle(board_with_corners,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)

完整的代码如下：

import cv2
import numpy as np

board_size = (8,8)
square_size = 50 # 50 pixels

board_width = board_size[0] * square_size
board_height = board_size[1] * square_size

board = np.zeros((board_height, board_width), dtype=np.uint8)

for i in range(board_size[0]):
    for j in range(board_size[1]):
        if (i+j) % 2 == 0:
            color = 255
        else:
            color = 0
        x1 = i * square_size
        y1 = j * square_size
        x2 = (i+1) * square_size
        y2 = (j+1) * square_size
        cv2.rectangle(board, (x1, y1), (x2, y2), color, -1)

gray_board = cv2.cvtColor(board, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

dst = cv2.cornerHarris(gray_board, 2, 3, 0.04)

threshold = 0.1 * dst.max()

board[dst > threshold] = [0, 0, 255]

_, contours, hierarchy = cv2.findContours(board, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

board_with_corners = board.copy()

for cnt in contours:
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
    cv2.rectangle(board_with_corners,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)

cv2.imshow("board", board)
cv2.imshow("board with corners", board_with_corners)
cv2.waitKey(0)

这个代码应该可以实现你想要的功能。如果有任何问题，请告诉我。