cv.findchessboardcorners需要的参数

时间: 2023-06-09 09:08:08 浏览: 150
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OPENCV标定图片+棋盘格图片+绘图

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cv.findchessboardcorners需要的参数包括： 1. 图像：需要寻找棋盘格角点的图像。 2. 棋盘格的大小：即棋盘格内每个小方格的数量，例如 (9, 6) 表示 9 行 6 列。 3. flags：用于确定如何寻找角点的标志，一般情况下使用零即可。 注意：以上是大体上需要的参数，具体实现时可能还需要其他参数。
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cv2.findChessboardCorners

cv2.findChessboardCorners 是 OpenCV 库中的一个函数，用于在棋盘格图像中查找棋盘格角点。该函数需要输入棋盘格图像、棋盘格的大小以及一些其他参数，返回一个布尔值和一个数组。如果函数成功找到了棋盘格角点，则...

cv2.findchessboardcorners

cv2.findChessboardCorners() 是 OpenCV 中的一个函数，用于在图像中查找棋盘格角点。它通过棋盘格的条纹来查找角点。使用该函数需要提供棋盘格的行数和列数作为参数。运行后，函数将返回棋盘格角点的坐标。

cv2.findChessboardCorners是什么意思

cv2.findChessboardCorners是一个OpenCV函数，用于在给定图像中查找棋盘格角点。该函数将返回找到的角点坐标，并使用角点来确定棋盘格模式(列和行数)。通常在相机校准中使用此函数来标定相机的内部参数。

cv2.findChessboardCorners用于寻找Aruco码

cv2.findChessboardCorners是用于寻找棋盘格角点的函数，而不是用于寻找ArUco码的函数。要寻找ArUco码，可以使用cv2.aruco.detectMarkers函数。这个函数会检测输入图像中的所有ArUco标记，并返回它们的角点坐标、...

cv2.findChessboardCorners运行时卡住

cv2.findChessboardCorners 是 OpenCV 中用于检测棋盘格的函数，可能会受到以下因素的影响而卡住： 1. 图像质量不好，例如图像模糊、过曝或欠曝等。 2. 棋盘格的尺寸和格子数与函数参数不匹配，导致无法正确识别...

cv2.findChessboardCorners中的输入量是什么

1. 图像：需要检测棋盘格的图像。 2. 棋盘格尺寸：表示棋盘格的行数和列数。 3. 标志 flags：用于控制角点搜索过程的选项，可选参数如下： a. cv2.CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH：使用自适应阈值进行二值化。 b. ...

不知道棋盘格大小的情况下使用cv2.findChessboardCorners

我们将flags参数设置为cv2.CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH + cv2.CALIB_CB_FAST_CHECK + cv2.CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE，这会告诉cv2.findChessboardCorners函数自适应地查找棋盘格的角点。如果找到了角点，我们会使用cv2...

ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (w,h),None)

这个代码是用 OpenCV 库中的函数 findChessboardCorners() 在灰度图像中检测棋盘格角点。其中，gray 是输入的灰度图像，(w,h) 是棋盘格的大小，None 是可选的参数，用于传递算法的一些参数。 返回值 ret ...

import cv2 import numpy as np chessboard_size = (7,10) # 棋盘格行列数 objp = np.zeros((np.prod(chessboard_size), 3), np.float32) # 内部点的坐标 objp[:, :2] = np.mgrid[0:chessboard_size[0], 0:chessboard_size[1]].T.reshape(-1, 2) img = cv2.imread('C:\Users\lenovo\Desktop\棋盘格\标定图片\OpenCV_Chessboard.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, chessboard_size, None) if ret == True: cv2.drawChessboardCorners(img, chessboard_size, corners, ret) ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([objp], [corners], gray.shape[::-1], None, None)这段代码怎么改可以打印出相机的内部参数和畸变系数以及外部参数

ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, chessboard_size, None) if ret == True: cv2.drawChessboardCorners(img, chessboard_size, corners, ret) ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2....

import cv2 import numpy as np chessboard_size = (7,10) # 棋盘格行列数 objp = np.zeros((np.prod(chessboard_size), 3), np.float32) # 内部点的坐标 objp[:, :2] = np.mgrid[0:chessboard_size[0], 0:chessboard_size[1]].T.reshape(-1, 2) img = cv2.imread('C:\yingxiang\OpenCV_Chessboard.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, chessboard_size, None) if ret == True: cv2.drawChessboardCorners(img, chessboard_size, corners, ret) ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([objp], [corners], gray.shape[::-1], None, None) # 打印相机内部参数和畸变系数 print("相机内部参数：") print(mtx) print("畸变系数：") print(dist) # 打印外部参数 print("旋转向量：") print(rvecs) print("平移向量：") print(tvecs)这段代码为什么打印不出需要的参数

这段代码可能无法打印出相机的内部参数、畸变系数和外部参数，主要原因是图像路径设置不正确。 在 Windows 操作系统中，路径中的反斜杠 \ 会被解释为转义字符，因此需要使用双反斜杠 \\ 或者单斜杠 / 来表示...

import cv2 import numpy as np chessboard_size = (7,10) # 棋盘格行列数 objp = np.zeros((np.prod(chessboard_size), 3), np.float32) # 内部点的坐标 objp[:, :2] = np.mgrid[0:chessboard_size[0], 0:chessboard_size[1]].T.reshape(-1, 2) img = cv2.imread('C:/yingxiang/biaoding.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, chessboard_size, None) if ret == True: cv2.drawChessboardCorners(img, chessboard_size, corners, ret) ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([objp], [corners], gray.shape[::-1], None, None) # 打印相机内部参数和畸变系数 print("相机内部参数：") print(mtx) print("畸变系数：") print(dist) # 打印外部参数 print("旋转向量：") print(rvecs) print("平移向量：") print(tvecs)这段代码怎么改可以打印出内部参数和畸变参数 以及旋转向量和平移向量

这段代码已经可以打印出相机内部参数和畸变系数了，只需要加上打印旋转向量和平移向量的代码即可。修改后的代码如下所示： python import cv2 import numpy as np chessboard_size = (7,10) # 棋盘格行列数 ...

chessboard_size = (9,6) # 棋盘格行列数 objp = np.zeros((np.prod(chessboard_size), 3), np.float32) # 内部点的坐标 objp[:, :2] = np.mgrid[0:chessboard_size[0], 0:chessboard_size[1]].T.reshape(-1, 2) img = cv2.imread('C:/yingxiang/biaoding.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, chessboard_size, None) #检测棋盘格角点 if ret == True: #如果检测到角点，绘制角点并进行标定 cv2.drawChessboardCorners(img, chessboard_size, corners, ret) ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([objp], [corners], gray.shape[::-1], None, None) #chessboard_size表示棋盘格的行列数，objp表示棋盘格内部点的坐标， # img表示棋盘格图像，gray表示灰度图像，ret表示是否检测到角点， # corners表示检测到的角点坐标， # mtx和dist表示相机的内部参数和畸变系数，rvecs和tvecs表示相机的外部参数。 # 打印相机内部参数和畸变系数 print("相机内部参数：") np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(mtx) print("畸变系数：") np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(dist) # 将旋转向量转换为旋转矩阵 R, _ = cv2.Rodrigues(rvecs[0])这段代码是什么意思

- 然后使用OpenCV函数cv2.findChessboardCorners()检测出棋盘格的角点坐标，如果检测到角点，就绘制角点并进行相机标定，计算出相机的内部参数和畸变系数。 - 最后将旋转向量rvecs转换为旋转矩阵R。 其中，相机内部...

images= glob.glob('./image/*.jpg') # print(images) for fname in images: img = cv2.imread(fname) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Find the chess board corners # If desired number of corners are found in the image then ret = true ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, CHECKERBOARD, cv2.CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH + cv2.CALIB_CB_FAST_CHECK + cv2.CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE) """ If desired number of corner are detected, we refine the pixel coordinates and display them on the images of checker board """ if ret == True: objpoints.append(objp) # refining pixel coordinates for given 2d points. corners2 = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11, 11), (-1, -1), criteria) imgpoints.append(corners2) # Draw and display the corners img = cv2.drawChessboardCorners(img, CHECKERBOARD, corners2, ret) # cv2.imshow('img',img) # cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # h, w = np.array(img).shape[:2] h, w = img.shape[:2] """ Performing camera calibration by passing the value of known 3D points (objpoints) and corresponding pixel coordinates of the detected corners (imgpoints) """ ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None) print("Camera matrix : \n") print(mtx) print("dist : \n") print(dist) print("rvecs : \n") print(rvecs) print("tvecs : \n") print(tvecs)这段代码有错误，请帮我找出来

ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, CHECKERBOARD, cv2.CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH + cv2.CALIB_CB_FAST_CHECK + cv2.CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE) if ret == True: objpoints.append(objp) ...

import numpy as np import cv2 # 准备标定板参数 pattern = (9, 6) #部角点数目 square_size = 25 # 每个棋盘格的边长（单位：毫米） # 准备用于标定的图像路径（替换实际的图像路径） image_paths = [ 'path_to_image1.jpg', 'path_to_image2.jpg', 'path_to_image3.jpg', ... ] # 创建存储角点和物体点的列表 obj_points = [] # 真实世界坐标点 img_points = [] # 图像平面角点 # 准备物体坐标 objp = np.zeros((pattern_size[0] * pattern_size[1], 3), np.float32) objp[:, :2] = np.mgrid[0:pattern_size[0], 0:pattern_size[1]].T.reshape(-1, 2) * square_size for image_path in image_paths: # 读取图像 img = cv2.imread(image_path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 查找角点 ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, pattern_size, None) if ret: obj_points.append(objp) img_points.append(corners) # 进行相机标定 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, gray.shape[::-1], None, None) # 打印相机内参和畸变参数 print("相机内参 (Camera Matrix):\n", mtx) print("\n畸变系数 (Distortion Coefficients):\n", dist) # 保存相机参数 np.save("camera_matrix.npy", mtx) np.save("dist_coeffs.npy", dist)我运行了这个代码，他说pattern_size is not defined

ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, pattern, None) if ret: obj_points.append(objp) img_points.append(corners) # 进行相机标定 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_...

#!/usr/bin/env python2.7 # -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np import cv2 # 准备标定板参数 pattern = (9, 6) # 部角点数目 square_size = 25 # 每个棋盘格的边长（单位：毫米） # 准备用于标定的图像路径（替换实际的图像路径） image_paths = [ 'Pictures1.jpg', 'Pictures2.jpg', 'Pictures3.jpg', ] # 创建存储角点和物体点的列表 obj_points = [] # 真实世界坐标点 img_points = [] # 图像平面角点 # 准备物体坐标 objp = np.zeros((pattern[0] * pattern[1], 3), np.float32) objp[:, :2] = np.mgrid[0:pattern[0], 0:pattern[1]].T.reshape(-1, 2) * square_size for image_path in image_paths: # 读取图像 img = cv2.imread(image_path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 查找角点 ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, pattern, None) if ret: obj_points.append(objp) img_points.append(corners) # 进行相机标定 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, gray.shape[::-1], None, None) # 打印相机内参和畸变参数 print("相机内参 (Camera Matrix):\n", mtx) print("\n畸变系数 (Distortion Coefficients):\n", dist) # 保存相机参数 np.save("camera_matrix.npy", mtx) np.save("dist_coeffs.npy", dist)让这个代码有3或4个颜色通道

cv2.imread() 函数只能读取支持的图像格式，例如 JPEG、PNG 等。请确保您的图像文件是这些支持的格式之一。 3. 检查图像文件是否已损坏。有时，图像文件可能损坏或无法正确读取。您可以尝试使用其他图像查看器...

运行#!/usr/bin/env python2.7 -- coding: UTF-8 -- import numpy as np import cv2 准备标定板参数 pattern = (9, 6) # 部角点数目 square_size = 25 # 每个棋盘格的边长（单位：毫米） 准备用于标定的图像路径（替换实际的图像路径） image_paths = [ 'pictures1.jpg', 'pictures2.jpg', 'pictures3.jpg', ] 创建存储角点和物体点的列表 obj_points = [] # 真实世界坐标点 img_points = [] # 图像平面角点 准备物体坐标 objp = np.zeros((pattern[0] * pattern[1], 3), np.float32) objp[:, :2] = np.mgrid[0:pattern[0], 0:pattern[1]].T.reshape(-1, 2) * square_size for image_path in image_paths: # 读取图像 img = cv2.imread(image_path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 查找角点 ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, pattern, None) if ret: obj_points.append(objp) img_points.append(corners) 进行相机标定 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, gray.shape[::-1], None, None) 打印相机内参和畸变参数 print("相机内参 (Camera Matrix):\n", mtx) print("\n畸变系数 (Distortion Coefficients):\n", dist) 保存相机参数 np.save("camera_matrix.npy", mtx) np.save("dist_coeffs.npy", dist) 后显示gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.error: /build/opencv-XDqSFW/opencv-3.2.0+dfsg/modules/imgproc/src/color.cpp:9748: error: (-215) scn == 3 || scn == 4 in function cvtColor 会报错是因为图片通道数并非4，更改代码使它先将图片通道数变为4然后运行上述代码要求的功能

ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, pattern, None) if ret: obj_points.append(objp) img_points.append(corners) # 进行相机标定 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_...

mport cv2 import numpy as np import glob # 找棋盘格角点 # 阈值 criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001) #棋盘格模板规格 w = 9 h = 6 # 世界坐标系中的棋盘格点,例如(0,0,0), (1,0,0), (2,0,0) ....,(8,5,0)，去掉Z坐标，记为二维矩阵 objp = np.zeros((w*h,3), np.float32) objp[:,:2] = np.mgrid[0:w,0:h].T.reshape(-1,2) # 储存棋盘格角点的世界坐标和图像坐标对 objpoints = [] # 在世界坐标系中的三维点 imgpoints = [] # 在图像平面的二维点 images = glob.glob('C:/yingxiang/biaoding.png') for fname in images: img = cv2.imread(fname) gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 找到棋盘格角点 ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (w,h),None) # 如果找到足够点对，将其存储起来 if ret == True: cv2.cornerSubPix(gray,corners,(11,11),(-1,-1),criteria) objpoints.append(objp) imgpoints.append(corners) # 将角点在图像上显示 cv2.drawChessboardCorners(img, (w,h), corners, ret) cv2.imshow('findCorners',img) cv2.waitKey(1) cv2.destroyAllWindows() # 标定 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None) # 去畸变 img2 = cv2.imread('calib/00169.png') h, w = img2.shape[:2] newcameramtx, roi=cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx,dist,(w,h),0,(w,h)) # 自由比例参数 dst = cv2.undistort(img2, mtx, dist, None, newcameramtx) # 根据前面ROI区域裁剪图片 #x,y,w,h = roi #dst = dst[y:y+h, x:x+w] cv2.imwrite('calibresult.png',dst) # 反投影误差 total_error = 0 for i in range(len(objpoints)): imgpoints2, _ = cv2.projectPoints(objpoints[i], rvecs[i], tvecs[i], mtx, dist) error = cv2.norm(imgpoints[i],imgpoints2, cv2.NORM_L2)/len(imgpoints2) total_error += error print ("total error: ", total_error/len(objpoints))这段代码为什么会报错

请注意，这段代码需要以下库的支持：cv2，numpy和glob。请确保您已正确安装这些库。 在代码中，您需要将以下路径更改为您的图像路径： images = glob.glob('C:/yingxiang/biaoding.png') 如果您的图片不...

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