Python Cv2 findChessboardCorners无法找到角点

我正在使用cv2 findChessBoardCorners在视觉应用程序中进行摄像机校准。我对函数的调用如下所示：

def auto_detect_checkerboard(self, image):
    retval, corners = cv2.findChessboardCorners(image, (7, 7), flags=cv2.CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH
                                                + cv2.CALIB_CB_EXHAUSTIVE)
    if(retval):
        return corners[0][0], corners[0][1]
    else:
        print("No Checkerboard Found")
        assert False

但到目前为止，我用它试过的所有图像似乎都找不到任何角落。我用过的最简单的例子是

我使用这个函数有问题吗？或者我需要在预处理中处理的图像是否存在问题

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到目前为止，我已尝试转换为灰度，并应用高斯滤波器，这两种方法似乎都没有效果。

我解决这个问题的方法是执行颜色分割以获得二值遮罩。接下来，使用二进制掩码移除背景，使电路板可见，从工件中移除。最后以精确的方式输出棋盘边界特征

• 执行颜色分割：我们将加载的图像转换为HSV格式，定义下限/上限范围，并使用来执行颜色分割以获得二进制掩码
• 提取棋盘：获得二进制掩码后，我们将使用它来移除背景，并使用将棋盘部分与图像的其余部分分离。算术运算，对于定义hsv彩色图像中的roi非常有用
• 显示棋盘功能。从图像中提取棋盘后，我们将

  patternSize

  设置为（7,7），并将

  标志设置为adaptive_thresh+fast_check+规范化从图像中提取的图像

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步骤：

• 颜色分割得到二值遮罩
• 使用遮罩移除背景

  • krn=cv2.getStructuringElement（cv2.MORPH_RECT，（50,30））
    dlt=cv2.扩张（msk，krn，迭代次数=5）
    res=255-cv2.按位_和（dlt，msk）
    

• 显示棋盘特征

  • res=np.uint8（res）
    ret，拐角=cv2。findChessboardCorners（res，（7,7），
    标志=cv2.CALIB\u CB\u自适应\u阈值+
    cv2.CALIB\u CB\u快速检查+
    cv2.CALIB_CB_标准化_图像）
    如果ret：
    印刷品（角落）
    fnl=cv2.图纸棋盘转角（img，（7,7），转角，ret）
    cv2.imshow（“fnl”，fnl）
    cv2.等待键（0）
    其他：
    打印（“未找到棋盘格”）
    

代码：

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导入cv2
将numpy作为np导入
#加载图像
img=cv2.imread（“kFM1C.jpg”）
#彩色分割得到二值掩模
lwr=np.数组（[0,0143]）
upr=np.数组（[179,61,252]）
hsv=cv2.CVT颜色（img，cv2.COLOR\U BGR2HSV）
msk=cv2.inRange（高速列车、轻轨列车、不间断电源）
#棋盘
krn=cv2.getStructuringElement（cv2.morp_RECT，（50,30））
dlt=cv2.扩张（msk，krn，迭代次数=5）
res=255-cv2.按位_和（dlt，msk）
#显示棋盘特征
res=np.uint8（res）
ret，拐角=cv2。findChessboardCorners（res，（7,7），
标志=cv2.CALIB\u CB\u自适应\u阈值+
cv2.CALIB\u CB\u快速检查+
cv2.CALIB_CB_标准化_图像）
如果ret：
印刷品（角落）
fnl=cv2.图纸棋盘转角（img，（7,7），转角，ret）
cv2.imshow（“fnl”，fnl）
cv2.等待键（0）
其他：
打印（“未找到棋盘格”）

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要查找遮罩的上下边界，您可能会发现有用的：

当您尝试使用

cv.findChessboardCorners（image，（7,7），None）

？另外，当您使用3,6或6,7更改（7,7）时，结果仍然不变？请尝试使用

返回角点[0][0]，角点[1][0]

<代码>转角[0][1]给我一个错误。但是代码可以检测49个角。问题可能出在您没有发布的代码中。@YunusTemurlenk我在没有附加标志的情况下尝试过，这也没什么不同，在寻找较小的棋盘时会更成功，但实际上我的应用程序要求我能够检测到整个问题。@Rotem您是对的，我在访问角点时出错，但这似乎不是问题的全部。由于没有检测到电路板，它仍然经常根本没有命中代码块。

lwr = np.array([0, 0, 143])
upr = np.array([179, 61, 252])
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
msk = cv2.inRange(hsv, lwr, upr)