如何使用OpenCV Python在棋盘图中找到模式？|极客笔记

如何使用OpenCV Python在棋盘图中找到模式？

介绍

OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库，它能够提供图像处理、计算机视觉和机器学习等领域相关的功能。Python是一种高级编程语言，常常被用于科学计算、人工智能和数据分析等领域。本文将介绍如何使用OpenCV Python在棋盘图中找到模式。

准备工作

在使用OpenCV Python进行图像处理之前，需要先安装OpenCV和Python。你可以通过pip命令安装这两个软件包：

pip install opencv-python
pip install python

安装完成后，我们需要准备一张包含棋盘图的图片。棋盘图是一个黑白相间的方格图，常用于计算机视觉和机器学习算法中。

查找棋盘图中的模式

要在棋盘图中找到模式，我们需要使用OpenCV中的findChessboardCorners()函数，该函数能够查找棋盘图中的角点。下面是一个示例代码：

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread('chess_board.png')

# 定义棋盘图的行数和列数
rows = 6
cols = 9

# 在图片中查找角点
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(img, (cols, rows), None)

if ret == True:
    # 绘制角点
    cv2.drawChessboardCorners(img, (cols, rows), corners, ret)

    # 显示图片
    cv2.imshow('棋盘图', img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
else:
    print('无法找到角点！')

解释一下上面的代码。首先，我们使用cv2.imread()函数读取棋盘图。然后，我们定义了棋盘图的行数和列数，这里是6行9列。接着，我们调用cv2.findChessboardCorners()函数来查找棋盘图中的角点。这个函数接收三个参数：输入的图像、棋盘图的尺寸以及一个可选的参数flags。这里我们将flags设置为None。

如果查找成功，函数会返回True和角点的坐标。否则，函数会返回False。我们可以使用cv2.drawChessboardCorners()函数将角点绘制在原图上，并且使用cv2.imshow()函数显示结果。最后使用cv2.waitKey()函数等待用户按下任意键，然后调用cv2.destroyAllWindows()函数关闭图像窗口。

计算相机内参和外参

为了进行3D姿态计算，我们需要计算相机的内参和外参。相机的内参包括焦距、像点大小和像素坐标的偏移。相机的外参包括相机在3D世界坐标系中的位置和姿态。这些参数可以使用OpenCV中的calibrateCamera()函数和solvePnP()函数计算得到。

import numpy as np

# 定义3D棋盘格中角点的坐标
objp = np.zeros((rows*cols, 3), np.float32)
objp[:,:2] = np.mgrid[0:cols,0:rows].T.reshape(-1,2)

# 记录所有角点的世界坐标和像素坐标
objpoints = [] 
imgpoints = []

# 遍历所有图片
for i in range(1, 16):
    # 读取图片
    img = cv2.imread('chess_board_{}.png'.format(i))

    # 查找角点
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(img, (cols, rows), None)

    ifret == True:
        # 记录角点坐标
        objpoints.append(objp)
        imgpoints.append(corners)

        # 绘制角点
        cv2.drawChessboardCorners(img, (cols, rows), corners, ret)

        # 显示图片
        cv2.imshow('棋盘图', img)
        cv2.waitKey(1000)

# 计算相机内参和外参
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, img.shape[:2], None, None)

# 随机选择一张图片进行测试
test_img = cv2.imread('chess_board_3.png')
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(test_img, (cols, rows), None)

if ret == True:
    # 计算相机姿态
    ret, rvec, tvec = cv2.solvePnP(objp, corners, mtx, dist)

    # 绘制坐标系
    axis = np.float32([[3,0,0], [0,3,0], [0,0,-3]]).reshape(-1,3)
    imgpts, jac = cv2.projectPoints(axis, rvec, tvec, mtx, dist)
    test_img = cv2.drawFrameAxes(test_img, mtx, dist, rvec, tvec, 3)

    # 显示结果
    cv2.imshow('棋盘图', test_img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

上面的代码首先定义了3D棋盘格中每个角点的坐标。然后，我们遍历所有棋盘图，调用cv2.findChessboardCorners()函数查找角点，并记录角点的世界坐标和像素坐标。最后，我们使用cv2.calibrateCamera()函数计算相机内参和外参，并使用cv2.solvePnP()函数计算相机姿态。

我们还可以使用cv2.drawFrameAxes()函数在图片中绘制坐标系，以便更好地理解相机姿态。最后，我们选择一张测试图片，计算相机姿态并绘制坐标系，使用cv2.imshow()函数显示结果。