单应？ OpenCV方法在一些视图中处理丢失的棋盘角落？

Question

我刚刚安装了OpenCV 3.2.0，我可以通过使用cv2.findChessboardCorners(left_gray, (6,5))或使用{来对比对比来找到来自this image的this question中的许多/大多数角落{1}}中所述{1}}。

虽然findChessboardCorners要么返回所有6×5 = 30个或cv2.goodFeaturesToTrack(gray_img,25,0.01,10)，我可以看到，对于质量较低的图像，有时不会找到所有点 {{ 1}} 方法。

但是当我阅读the answer时，看起来对象点需要与每个视图的图像点一一对应。如果其中一个图像有缺失点，我必须找到它并将其从该图像的对象点列表中删除。

是否有一些cv2方法可以自动处理？

编辑：我现在想知道，None是否使用了我正在寻找的强大方法之一？

当然，如果外部行或列全部丢失，则存在无法解决的歧义，但如果缺少一些内部点，则仍应进行校准。

我可能会尝试写一些东西，当然只是拒绝任何带有错误数量的找到角落的视图，但如果已经存在一种处理非歧义导致缺失点的方法，我想尝试一下它首先。目标是尽可能自动化流程，而不会使用错误的已找到点数跳过每个图像。

Answer 1

您可以通过稍微更改正在使用的模式来处理此问题。你需要的是指定缺少哪些角落。 OpenCV有一个简单的解决方案：ChArUco板。下面我附上了该模式用法的教程。

http://docs.opencv.org/3.1.0/df/d4a/tutorial_charuco_detection.html

使用charuco，您可以自动指定检测到的角落。然后，您可以调整对象点进行校准。

如果您使用的是python，则需要使用aruco库的包装器：

https://github.com/opencv/opencv_contrib/pull/554/

https://github.com/fehlfarbe/python-aruco/

在python中使用charuco的一些答案：

http://answers.opencv.org/question/98447/camera-calibration-using-charuco-and-python/?answer=98451#post-id-98451/

简而言之，从linked tutorial开始，流程如下：

要定义CharucoBoard，必须使用定义生成模式，然后同时指定检测算法的描述：

• X方向的棋盘格数。
• Y方向的棋盘格数。
• 方形长度。
• 标记面长度。
• 标记字典。
• 所有标记的ID。