用python 生成棋盘格
时间: 2023-07-04 12:07:33 浏览: 307
可以使用Python中的matplotlib库来生成棋盘格。以下是一个示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置棋盘格的大小
size = 8
# 创建一个空白的棋盘格
board = np.zeros((size,size))
# 设置黑白相间的格子颜色
for i in range(size):
for j in range(size):
if (i+j)%2 == 0:
board[i][j] = 1
# 绘制棋盘格
plt.imshow(board, cmap='binary')
plt.show()
```
这个代码会生成一个大小为8x8的棋盘格,其中黑白相间的格子会被标记为“1”。您可以通过修改`size`变量来改变棋盘格的大小,并通过调整`if (i+j)%2 == 0:`语句来修改格子的颜色和顺序。
相关问题
生成棋盘格图片,python
生成棋盘格图片可以使用Python中的Pillow库。下面是一个生成8x8大小的黑白棋盘格图片的例子代码:
```python
from PIL import Image
# 棋盘格大小
size = 64
# 创建一个空白的棋盘格图片
img = Image.new('RGB', (size * 8, size * 8), color = 'white')
# 绘制棋盘格
for i in range(8):
for j in range(8):
if (i + j) % 2 == 0:
color = (0, 0, 0)
else:
color = (255, 255, 255)
x1 = j * size
y1 = i * size
x2 = x1 + size
y2 = y1 + size
draw = ImageDraw.Draw(img)
draw.rectangle([x1, y1, x2, y2], fill = color)
# 保存棋盘格图片
img.save('chessboard.png')
```
运行代码后,会在同级目录下生成一个名为“chessboard.png”的棋盘格图片。
Python 利用棋盘格进行相机标定
相机标定是计算机视觉中的一个重要问题,它可以用于确定相机的内部(例如焦距、主点)和外部(例如旋转和平移向量)参数。在相机标定中,需要用到棋盘格图像来进行标定。本文将介绍如何使用Python和OpenCV对相机进行标定,其中棋盘格用于提取相机中的特征。
1. 棋盘格图像的生成
首先,需要生成棋盘格图像。可以使用Python的OpenCV库来生成棋盘格图像。下面的代码用于生成一个8x6的棋盘格,每个格子大小为25mm。
```python
import cv2
import numpy as np
# 棋盘格大小
board_size = (8, 6)
square_size = 25 # mm
# 生成棋盘格图像
board = np.zeros((board_size[1]*square_size, board_size[0]*square_size, 3), dtype=np.uint8)
board[1::2, ::2] = 255
board[::2, 1::2] = 255
cv2.imwrite('chessboard.png', board)
```
2. 相机标定
接下来,需要使用OpenCV中的`calibrateCamera`函数对相机进行标定。该函数需要输入多张棋盘格图像和对应的角点坐标,然后输出相机的内部和外部参数。
```python
import cv2
import numpy as np
# 棋盘格大小
board_size = (8, 6)
square_size = 25 # mm
# 生成棋盘格图像
board = np.zeros((board_size[1]*square_size, board_size[0]*square_size, 3), dtype=np.uint8)
board[1::2, ::2] = 255
board[::2, 1::2] = 255
# 生成棋盘格角点坐标
obj_points = np.zeros((board_size[0]*board_size[1], 3), np.float32)
obj_points[:, :2] = np.mgrid[0:board_size[0], 0:board_size[1]].T.reshape(-1, 2) * square_size
obj_points_list = []
img_points_list = []
# 读取多张棋盘格图像并提取角点坐标
for i in range(1, 21):
img = cv2.imread('chessboard{}.png'.format(i))
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, board_size, None)
if ret:
obj_points_list.append(obj_points)
img_points_list.append(corners)
# 相机标定
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points_list, img_points_list, gray.shape[::-1], None, None)
print(mtx) # 内部参数矩阵
print(dist) # 畸变系数
```
在上面的代码中,`findChessboardCorners`函数用于提取棋盘格的角点坐标,然后将这些坐标作为输入传递给`calibrateCamera`函数来进行相机标定。最终,该函数会输出相机的内部参数矩阵和畸变系数。
3. 畸变校正
在进行相机标定后,可以使用OpenCV中的`undistort`函数来进行畸变校正。该函数需要输入一张图像和相机的内部参数矩阵和畸变系数,然后输出畸变校正后的图像。
```python
import cv2
import numpy as np
# 棋盘格大小
board_size = (8, 6)
square_size = 25 # mm
# 生成棋盘格图像
board = np.zeros((board_size[1]*square_size, board_size[0]*square_size, 3), dtype=np.uint8)
board[1::2, ::2] = 255
board[::2, 1::2] = 255
# 生成棋盘格角点坐标
obj_points = np.zeros((board_size[0]*board_size[1], 3), np.float32)
obj_points[:, :2] = np.mgrid[0:board_size[0], 0:board_size[1]].T.reshape(-1, 2) * square_size
obj_points_list = []
img_points_list = []
# 读取多张棋盘格图像并提取角点坐标
for i in range(1, 21):
img = cv2.imread('chessboard{}.png'.format(i))
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, board_size, None)
if ret:
obj_points_list.append(obj_points)
img_points_list.append(corners)
# 相机标定
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points_list, img_points_list, gray.shape[::-1], None, None)
# 畸变校正
img = cv2.imread('test.png')
img_undistorted = cv2.undistort(img, mtx, dist)
cv2.imshow('original image', img)
cv2.imshow('undistorted image', img_undistorted)
cv2.waitKey(0)
```
在上面的代码中,`undistort`函数用于进行畸变校正,然后将校正后的图像显示出来。
通过以上三个步骤,就可以使用Python和OpenCV对相机进行标定,并进行畸变校正。
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