Python 如何在通过校准之前检查图像？

我正在执行教程中所示的校准（使用8 x 10角棋盘）

我希望我的校准例行程序确定图像是否适合校准，当前用户为每个图像确定图像的好坏（例如：检测到的图案模糊或弯曲）

我试图利用OpenCV的单应性来解决这个问题，如下所示：

corners2 = cv.cornerSubPix(gray, corners, (8, 8), (-1, -1), criteria)
retval, mask = cv.findHomography(corners2, obj_p, cv.LMEDS, 5.0)
if (len(mask) - (np.count_nonzero(mask == 0))) < 77:
    print(image + ' removed -> ' + str(count) + 'with ' + str(
    outliers += 1
else:
    obj_points.append(obj_p)
    img_points.append(corners2)
    print(image + ' is processed at number -> ' + str(count))

corners2=cv.cornerssubpix（灰色，角，（8,8），（-1，-1），标准）
retval，mask=cv.findHomography（拐角2，obj_p，cv.LMEDS，5.0）
如果（len（mask）-（np.count_非零（mask==0）））<77：
用“+str”打印（图像+”已删除->“+str（计数）+”(
异常值+=1
其他：
obj_points.append（obj_p）
img_点追加（拐角2）
打印（图像+'在数字->'+str（计数）处处理）

据我所知，如果图像有3个以上的异常值（80个角-77个角），它将删除图像

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它确实从校准中删除了很多图像，但与我执行校准、删除具有高RMS错误的图像并再次执行校准（速度太慢）的方法相比，它并没有给我更好的结果.

单应只能在已经校正镜头畸变的情况下才能正常工作，但镜头畸变参数是校准的输出，因此存在一个问题…如何测量锐度/图像质量并在棋盘周围添加一些QR码，以便您可以根据QR码检查检测到的角点？另一种方法是y-charuco标记和相应的校准