FindChessboardCorners无法通过长焦距镜头检测非常大的图像上的棋盘

Question

我可以将FindChessboardCorners函数用于小于15万像素的图像，例如2k x 1.5k。但是当我在DSLR的图像上使用它时，分辨率为3700x5300，它不起作用。

我尝试使用resize（）直接缩小图像大小，然后就可以了。

显然，OpenCV源代码中存在一些硬编码或错误。

你能帮我解决一下，还是指点一个补丁？

我发现有人在2006年发布了类似的问题，here，所以看起来问题仍然存在。

我使用的代码就像

found = findChessboardCorners( viewGray, boardSize, ptvec,
                                CV_CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH + CV_CALIB_CB_FILTER_QUADS + CV_CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE + CV_CALIB_CB_FAST_CHECK);

更新

就在这里澄清一下。我认为该算法适用于较大的图像分辨率，但当棋​​盘占据较大比例的图像时，它会失败。 例如，当我在相同的相机位置使用50mm固定镜头时，FindChessboardCorners永远不会失败。将其更改为100mm固定镜头后，该功能开始停止检测图案。我认为这与比例或焦距有关。

下图是100mm镜头效果。

更新2

我为大图片添加了锐化滤镜，它开始解决问题。

首先我用

//do a sharpen filter for the large resolution image
if (viewGray.cols > 1500)
{
  Mat temp ;
  GaussianBlur(viewGray,temp, Size(0,0), 105) ; //hardcoded filter size, to be tested on 50 mm lens
  addWeighted(viewGray, 1.8, temp, -0.8,0,viewGray) ; //hardcoded weight, to be tested.
//imwrite("test"+ imageList[k][i], viewGray) ;

}

found = findChessboardCorners( viewGray, boardSize, ptvec,
CV_CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH + CV_CALIB_CB_FILTER_QUADS + CV_CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE + CV_CALIB_CB_FAST_CHECK);

上传了图片

原始分辨率为3744 x 5616的jpg图像，如果此网站强制转换，请确保您使用的是正确的分辨率。

Answer 1

几点。

1. 正如您所注意到的，缩小尺寸有助于探测器。这是因为在OpenCV中用于找到角落的角点检测滤波器具有固定的大小，并且卷积掩模的大小可能太小而无法检测到您的角落 - 全尺寸图像实际上可能在该尺度上看起来“平滑”，尤其是它有点模糊。但是，通过降尺度，您可以丢弃一些角落定位精度。
2. 出于同样的原因，锐化也有帮助。然而，它也违背了准确性，因为它增加了角落的子像素位置的偏差 - 即使在没有噪声的理想情况下也是如此。为了让自己相信这种情况，请考虑一维模拟：角落周围的图像强度（在1D中，一个明显的黑白过渡）看起来像一个S形曲线（一个有光滑角落的斜坡），你想要的找到其拐点的位置。锐化会使曲线更陡峭，这通常会移动该点的位置。当你考虑到锐化通常会放大噪音时，情况会变得更糟。
3. 可能正确的方法是以较低的分辨率（即缩小尺寸）开始，然后按比例放大所找到的角落的位置，并将它们用作全分辨率的cvFindCornersSubpix运行的初始估计值。

Answer 2

如果您有权访问OpenCV源并可以重建它，那么您可以调试cvFindChessboardCorners的行为。

您必须#define DEBUG_CHESSBOARD，然后您将有一些帮助来理解算法。

我认为OpenCV 2.4具有此功能（例如参见https://github.com/Itseez/opencv/blob/2.4/modules/calib3d/src/calibinit.cpp）。

此外，即使它似乎不适用于您的情况，OpenCV doc也要求校准目标：

  

注意：该功能需要在电路板周围的白色空间（如方形厚边框，越宽越好）进行检测   在各种环境中更加强大。否则，如果没有边框   并且背景是黑暗的，外部的黑色方块不能   正确分割等方形分组和排序算法   失败。

http://docs.opencv.org/modules/calib3d/doc/camera_calibration_and_3d_reconstruction.html#findchessboardcorners

问题中的棋盘对于行（6个角）和列（8个角）都有偶数个内角，而reference OpenCV chessboard 具有偶数/奇数个角，即它是9x6，我不知道这可能是个问题。