cv2.findChessboardCorners用于寻找Aruco码
时间: 2023-06-25 10:07:59 浏览: 62
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、标记ID等信息。你可以通过设置不同的参数来控制检测算法的性能和结果。
相关问题
cv2.findChessboardCorners 使用例子
下面是使用cv2.findChessboardCorners函数的一个例子:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图片
img = cv2.imread('chessboard.jpg')
# 转化为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 设置棋盘格内角点的行列数
corners_row = 6
corners_col = 9
# 寻找棋盘格内角点
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (corners_col, corners_row), None)
if ret == True:
# 绘制角点
cv2.drawChessboardCorners(img, (corners_col, corners_row), corners, ret)
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
else:
print('寻找失败!')
```
代码中,我们首先使用cv2.imread函数读取一张棋盘格图片。然后,使用cv2.cvtColor函数将其转化为灰度图。接着,设置棋盘格内角点的行列数,并使用cv2.findChessboardCorners函数寻找棋盘格内角点。如果寻找成功,则使用cv2.drawChessboardCorners函数绘制角点,并显示结果图片。如果寻找失败,则输出一条提示信息。
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:
```python
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。