用opencv findchessboardcorners写一个识别棋盘图片的角点实例

好的，以下是一个用 OpenCV 的 `findChessboardCorners` 函数识别棋盘图片的角点的实例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取棋盘图片
img = cv2.imread('chessboard.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 设置棋盘格的行列数
rows = 7
cols = 7

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

# 如果找到了棋盘格角点
if ret == True:
    # 亚像素级角点检测
    criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
    corners = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11, 11), (-1, -1), criteria)

    # 绘制角点
    cv2.drawChessboardCorners(img, (rows, cols), corners, ret)
    cv2.imshow('img', img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
else:
    print('未找到棋盘格角点')

在代码中，我们首先读取了一张棋盘图片，并将其转换为灰度图像。接着，我们使用 `cv2.findChessboardCorners` 函数寻找棋盘格角点。如果找到了角点，我们再使用亚像素级角点检测进行优化，并最终绘制角点。

注意：在使用 `cv2.findChessboardCorners` 函数时，需要指定棋盘格的行列数。如果找到了棋盘格角点，函数会返回一个布尔值 `True` 和一个包含所有角点坐标的数组。如果没有找到，函数会返回一个布尔值 `False`。