cv.findchessboardcorners需要的参数

时间: 2023-06-09 22:08:08 浏览: 162
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。
相关问题

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,则返回布尔值为 True,同时返回一个包含所有角点位置的数组。如果函数未能找到所有角点,则返回布尔值为 False。该函数通常用于摄像机标定等计算机视觉应用中。

cv2.findchessboardcorners

### 回答1: `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。 ### 回答2: cv2.findchessboardcorners是OpenCV中用于在棋盘格上查找角点的函数。棋盘格是指由一系列交错黑白块组成的方格图案,它在计算机视觉领域中常用于摄像头标定和图像纠正等应用。 cv2.findchessboardcorners函数的常见语法如下: retval, corners = cv2.findChessboardCorners(image, patternSize, flags) 其中,image是待查找角点的图像,patternSize是棋盘格的大小,flags是用于调整算法的参数。 函数的返回值包括两个部分: 1. retval:一个布尔值,表示函数是否成功找到角点。如果返回值为True,则表示成功找到了角点;如果返回值为False,则表示未能找到角点。 2. corners:是一个numpy数组,包含了在图像上找到的所有角点的坐标。 可以通过对corners数组进行简单处理,例如对角点坐标进行排序、去重等操作,从而得到更稳定、准确的角点坐标,并用于后续计算中。需要注意的是,在使用该函数时,应事先对图像进行预处理,例如对图像进行灰度化、去除畸变等操作,以提高算法的准确性。 ### 回答3: cv2.findChessboardCorners是OpenCV中用于查找棋盘格角点的函数。在视觉算法中,棋盘格是一种非常常见的标定工具,因为它可以提供非常丰富的几何信息,例如相机内参、畸变系数、相机外参等等。因此,在相机标定、立体视觉、运动检测、姿态估计等领域,棋盘格标定技术是一项重要的技能。 cv2.findChessboardCorners的输入参数包括一个灰度图像、棋盘格的大小(列数、行数)以及一些可选的标志位。该函数的返回值为一个布尔值和一个角点的二维坐标数组。如果布尔值为真,则表示在给定的图像中找到了棋盘格;否则布尔值为假,表示未找到。 cv2.findChessboardCorners的工作原理是通过使用角点检测算法来查找棋盘格的角点。该函数使用OpenCV中提供的自适应优化方法,通过对图像适应的窗口大小和角点搜索方向进行迭代,最终实现查找棋盘格的所有角点。这些角点可以被用来进行标定、校正、估计和检测等任务。 总之,cv2.findChessboardCorners是一个用于查找棋盘格角点的高效OpenCV函数。通过使用该函数,我们可以轻松地得到棋盘格的所有角点,进而实现相机标定等各种算法。
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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

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