1. 棋盘格角点检测与绘制

任务说明

本案例的目标是：读取一张棋盘格图像，使用OpenCV检测棋盘格的内角点（即黑白方格交界处的点），并将检测到的角点坐标以彩色圆点和连线的方式绘制在图像上，最终显示并保存结果图像。通过本案例，你将掌握cv2.findChessboardCorners与cv2.drawChessboardCorners的核心用法，为后续相机标定打下基础。

实现方案

我们使用OpenCV内置的棋盘格检测函数完成角点提取。核心步骤为：读取图像→转为灰度图→调用cv2.findChessboardCorners检测内角点→若检测成功则调用cv2.drawChessboardCorners在原图上绘制角点与连线→显示并保存结果。需要特别注意的是，棋盘格尺寸参数(w, h)指的是内角点数量，而非棋盘格方块数量。例如一个9×6的棋盘格，其内角点数为(8, 5)。

完整代码

import cv2
import numpy as np

# 棋盘格内角点尺寸（宽方向内角点数, 高方向内角点数）
# 例如：实际棋盘格为10×7格，则内角点为(9, 6)
pattern_size = (9, 6)

# 读取图像（请将图片路径替换为实际路径）
image_path = "chessboard.jpg"
img = cv2.imread(image_path)

if img is None:
    print("错误：无法读取图像，请检查路径")
    exit()

# 转为灰度图（检测算法需要单通道输入）
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测棋盘格内角点
# flags=cv2.CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH 可增强不同光照下的检测鲁棒性
found, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, pattern_size,
                                           flags=cv2.CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH)

if found:
    # 在原图上绘制检测到的角点（彩色圆点+连线）
    img_with_corners = img.copy()
    cv2.drawChessboardCorners(img_with_corners, pattern_size, corners, found)

    # 显示结果
    cv2.imshow("Chessboard Corners", img_with_corners)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

    # 保存结果图像
    output_path = "chessboard_corners_result.jpg"
    cv2.imwrite(output_path, img_with_corners)
    print(f"检测成功！共检测到 {len(corners)} 个内角点")
    print(f"结果图像已保存至: {output_path}")
else:
    print("检测失败：未找到完整的棋盘格内角点")
    print("请检查：1) 棋盘格是否完整出现在图像中；2) pattern_size是否与实际棋盘格匹配")

关键说明

cv2.findChessboardCorners返回的corners是一个形状为(N,1,2)的数组，其中N为内角点总数（本例中为9×6=54），每个角点以(x, y)像素坐标存储。检测顺序为从左到右、从上到下逐行扫描。cv2.drawChessboardCorners会根据检测顺序自动用不同颜色绘制角点并用线条连接，便于观察角点排列是否正确。

验证方法

运行代码后，观察弹出的窗口：若检测成功，图像上会显示彩色圆点与连线，且连线呈现规则的网格状结构，控制台输出“检测成功”及角点数量54。若检测失败，请确认棋盘格图像完整无遮挡、边缘未被裁剪，并核对pattern_size是否与图像中棋盘格的实际内角数一致。保存的chessboard_corners_result.jpg应与窗口中显示的内容一致。

运行与验证

将上述代码保存为detect_corners.py，在命令行执行python detect_corners.py。程序会弹出显示检测结果的窗口，按任意键关闭窗口后，结果图像将保存至当前目录。判定标准为：控制台输出“检测成功！共检测到 54 个内角点”，且保存的图像中角点连线呈规则的网格状，无错位或缺失。