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

这段代码是使用OpenCV库中的函数findChessboardCorners来寻找棋盘格角点的坐标。其中gray是输入的灰度图像，(cols, rows)是棋盘格内角点的行数和列数，None表示不需要使用前面计算出来的角点坐标作为初始值。函数返回值ret表示是否成功找到所有的角点，corners是一个N x 1 x 2的数组，表示所有角点的坐标。

相关问题

if show: if len(img.shape) == 2: print(img.shape) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR) img = cv2.drawChessboardCorners(img, (cols, rows), corners, ret) title = os.path.basename(filename) cv2.imshow(title, img) cv2.moveWindow(title, 500, 200) cv2.waitKey(0)

这段代码看起来像是用 OpenCV 库来绘制棋盘格角点的代码，其中包括以下几个步骤：

1. 首先判断是否需要显示图像，如果不需要就直接跳过后面的代码。
2. 对于灰度图像，将其转换成 BGR 彩色图像。
3. 使用 `cv2.drawChessboardCorners` 函数在图像上绘制棋盘格角点。
4. 将图像的标题设置为文件名，并在屏幕上显示图像。
5. 将图像的位置移动到屏幕上的指定位置。
6. 等待用户按下任意键后关闭图像窗口。

需要注意的是，这段代码中的变量 `img`、`cols`、`rows`、`corners` 和 `ret` 都需要在代码之前定义并赋值。

cv2.findChessboardCorners 例子 可视化

好的，以下是一个使用cv2.findChessboardCorners函数检测棋盘格的例子，并可视化出检测结果的代码：

import cv2
import numpy as np

# 读入图像
img = cv2.imread('chessboard.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 设置棋盘格大小
rows = 9
cols = 6

# 检测棋盘格角点
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (rows, cols), None)

if ret == True:
    # 可视化检测结果
    cv2.drawChessboardCorners(img, (rows, cols), corners, ret)
    cv2.imshow('Chessboard Corners', img)
    cv2.waitKey(0)

这个例子读入一张棋盘格图片，使用cv2.findChessboardCorners函数检测棋盘格角点，如果检测成功，则使用cv2.drawChessboardCorners函数可视化出检测结果。注意，这个例子中的棋盘格大小被设置为9行6列，你需要根据你的棋盘格大小进行相应的修改。