用pyhton写通过摄像头显示棋盘上棋子的横纵坐标的程序

可以使用OpenCV库进行图像处理和分析，识别棋盘及棋子的位置。以下是一个参考的Python程序：

import cv2

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 棋盘格子数量
num_squares = (9, 6)

# 每个格子大小
square_size = 2.5  # cm

# 棋盘点位置
objpoints = []
for i in range(num_squares[1]):
    for j in range(num_squares[0]):
        objpoints.append([j*square_size, i*square_size, 0])

# 初始化摄像头畸变参数
camera_matrix = None
dist_coeffs = None

# 导入畸变参数
cv_file = cv2.FileStorage("calibration_data.yaml", cv2.FILE_STORAGE_READ)
camera_matrix = cv_file.getNode("camera_matrix").mat()
dist_coeffs = cv_file.getNode("dist_coeffs").mat()
cv_file.release()

while True:
    # 读取摄像头画面
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 校正畸变
    frame = cv2.undistort(frame, camera_matrix, dist_coeffs, None)

    # 查找棋盘点位
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, num_squares, None)

    # 画出棋盘点位
    if ret:
        cv2.drawChessboardCorners(frame, num_squares, corners, ret)
        # 进行透视变换，得到棋子坐标
        corners2 = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11, 11), (-1, -1), 
                                    (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001))
        _, rvecs, tvecs, inliers = cv2.solvePnPRansac(np.array(objpoints), np.array(corners2), 
                                                      camera_matrix, dist_coeffs)
        # 将棋子坐标按照相机坐标系转换到机器人坐标系中
        # ...

    # 显示画面
    cv2.imshow("frame", frame)
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这个程序可以通过棋盘格子的位置和畸变参数，测量出摄像头拍摄图像中棋子的坐标，并将其转换为相机坐标系下的坐标。具体的坐标转换需要根据实际情况进行调整。