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1、如何查閱OpenCV官方說明文檔

????查閱地址：

????https://docs.opencv.org/4.3.0/

????我這里使用的是OpenCV4.3，所以我需要查閱的就是4.3版本的說明文檔

上圖就是OpenCV4.3官方文檔的主界面

在這里我們需要查閱的就是calib3d模塊，所以需要打開calib3d對應的內部說明介紹

逐步玩下拉，找到找棋盤格角點的函數

這里看到有好幾個函數，我們需要了解的便是OpenCV4.3新出的

findChessboardCornersSB提取角點的函數，這函數會比以前版本的提取角點更加精確

2、findChessboardCornersSB提取角點

官方文檔介紹

這里的參數主要有

image:源棋盤圖。它必須是8位灰度或彩色圖像。

patternSize:每個棋盤行和列的內角數?cv :: Size(columns，rows)

corners:輸出角點

flags:標志位，各種操作標志，可以為零或以下值的組合：

• CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE?在檢測之前先使用equalizeHist來均衡化圖像gamma值

• CALIB_CB_EXHAUSTIVE?進行詳盡的搜索以提高檢測率.

• CALIB_CB_ACCURACY?由于混疊效應，使樣本輸入圖像上移以提高子像素精度.

• CALIB_CB_LARGER允許檢測到的圖案大于patternSize

• CALIB_CB_MARKER檢測到的圖案必須具有標記。如果需要精確的相機校準，則應使用此選項.

meta:檢測到的角的可選輸出數組(CV_8UC1,大小= cv::Size(列，行))。每個條目代表模式的一個角，并且可以具有以下值之一：

• 0 =?未附加元數據

• 1 =?黑色單元的左上角

• 2 =?白色單元的左上角

• 3 =?黑色單元格的左上角帶有白色標記點

• 4 =?白色單元格的左上角帶有黑色標記點(如果是標記，則為圖案原點，否則為第一個角)

?? ?該函數類似于findchessboardCorners，但使用本地化框式濾波器近似的變換對各種噪聲更魯棒，在較大的圖像上更快，并且能夠直接返回內部棋盤角的子像素位置。該方法基于論文[56]“用于校準的棋盤格角的精確檢測和定位”，表明返回的子像素位置比cornerSubPix返回的子像素位置更精確，從而可以對要求苛刻的應用程序進行精確的相機校準。

?? ?在這種情況下，將給出標志CALIB_CB_LARGER或CALIB_CB_MARKER，可以從可選的元數組中恢復結果。這兩個標志都有助于使用超出攝像機視場的校準圖案。這些超大尺寸的圖案允許更精確的校準，因為可以利用盡可能靠近圖像邊界的角。為了在所有圖像上保持一致的坐標系，可以使用可選的標記(請參見下圖)將板的原點移動到黑色圓圈所在的位置。

注意

?? ?該功能需要一塊白色邊框，其寬度與整個木板周圍的棋盤區域之一的寬度大致相同，以改善在各種環境中的檢測能力。另外，由于局部的transformation變換，將圓角用于位于板外部的場角是有益的。下圖說明了為檢測而優化的示例棋盤格。但是，也可以使用任何其他棋盤格。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的normalize函数_提取棋盘格角点函数解析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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