单应性？在某些视图中处理丢失棋盘角的 OpenCV 方法？

Question

我刚刚安装了 OpenCV 3.2.0，我可以在this question 中找到this image 中的许多/大部分角落，方法是使用对比度然后使用cv2.findChessboardCorners(left_gray, (6,5)) 或使用cv2.goodFeaturesToTrack(gray_img,25,0.01,10)，如@ 中所述987654323@.

虽然 findChessboardCorners 要么返回全部 6×5=30 个或 None，但我可以看到，对于质量较低的图像，有时并非所有点都可以找到 goodFeaturesToTrack 方法。

但是当我阅读documentation for cv2.calibrateCamera() 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 方法可以自动处理这个问题？

编辑：我现在想知道，cv2.findHomography() 是否使用了我在这里寻找的稳健方法之一？

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，则仍然可以进行校准。

我可能会尝试写一些东西，当然只是拒绝任何发现角数错误的视图，但是如果已经有一种现有的方法来处理不引起歧义的缺失点，我想尝试首先它。目标是尽可能地自动化该过程，而不会跳过每个找到的点数错误的图像。

Answer 1

您可以通过稍微改变正在使用的模式来解决这个问题。您需要在这里指定缺少哪些角。 OpenCV 有一个简单的解决方案：ChArUco 板。下面我附上了该模式使用的教程。

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

使用 charuco，您可以指定检测哪些角 - 自动。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 aruco 库的包装器：

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

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

以及在 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/

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简单来说，来自linked tutorial，流程如下：

要定义 CharucoBoard，需要使用定义生成模式，然后还要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。
• 正方形边长。
• 标记边的长度。
• 标记字典。
• 所有标记的 ID。