findChessboardCorners

`findChessboardCorners`是OpenCV（开源计算机视觉库）中的一个函数，主要用于在图像中寻找棋盘格图案（通常是方格形状），这是摄像头校准和机器视觉项目中的常见任务。它通过角点检测算法搜索图像中预设的 Chessboard 格式的特征点，即交叉点，每个交叉点代表一个方块。

函数原型如下：

bool findChessboardCorners(InputArray image, Size patternSize[, OutputArray corners[, InputArray flags[, TermCriteria criteria[, int minCount[, OutputArray ids[, Mat borderMask[, Point2d offset[, bool useProvidedoffset]]]]]]]])

参数说明：
- `image`：输入的图像矩阵
- `patternSize`：期望找到的棋盘格的大小，如`(8, 6)`表示有8行6列的小正方形
- `corners`：存储检测到角点位置的OutputArray
- ...（其他选项可选，如标志位、终止条件、最小计数等）

如果函数返回`true`，则找到了棋盘角点；返回`false`则未找到。`corners`数组中的元素是`(x,y)`坐标的二维点，对应于棋盘格的交叉点。

相关问题

findchessboardcorners

`cv2.findChessboardCorners()` 是OpenCV库中用于查找棋盘格（如相机校准板）内角点的功能。这个函数在机器视觉和计算机视觉应用中非常常见，特别是当需要对图像进行精确校准时。

1. 函数原型[^1]:

   ret, corners = cv2.findChessboardCorners(image, patternSize, corners, flags)

其中：
- `image`: 输入的灰度图像。
- `patternSize`: 棋盘格的大小，通常是一个元组，比如`(9, 6)`表示一个9x6的棋盘。
- `corners`: 可选参数，如果已知一些初始角点位置，可以传入。否则，设为None。
- `flags`: 一组标志，可以调整搜索行为，例如`cv2.CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH`用于适应性阈值处理，`cv2.CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE`用于归一化图像等。

2. 示例展示了如何结合不同标志：

   flags = cv2.CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH | cv2.CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE
   ret, corners = cv2.findChessboardCorners(image, patternSize, None, flags)

如果设置这些标志，函数会在寻找角点时更智能地处理图像对比度变化。

findchessboardcorners原理

findchessboardcorners是OpenCV库中的一个函数，用于在棋盘图像中检测棋盘角点的位置。此函数基于角点的几何性质，通过分析棋盘图案中黑白相间的小正方形边缘，可确定每个小正方形的四个角点的像素位置。这个函数广泛应用于计算机视觉领域中的相机标定和机器视觉的目标跟踪等方面。