detectCheckerboardPoints
检测图像中的棋盘格图案
语法
描述
［在二维真彩色或灰度图像中检测大小大于4×4正方形的黑白棋盘。该函数返回棋盘的检测点和尺寸。imagePoints，boardSize) = detectCheckerboardPoints (我）
［检测一组输入图像中的棋盘格模式，该图像作为文件名数组提供。imagePoints，boardSize，imagesUsed) = detectCheckerboardPoints (imageFileNames）
［检测一组输入图像中的棋盘图案，该输入图像作为灰度或真彩色图像的数组提供。imagePoints，boardSize，imagesUsed) = detectCheckerboardPoints (图像）
［检测立体图像对中的棋盘图案，作为文件名的单元格数组提供。imagePoints，boardSize，pairsUsed) = detectCheckerboardPoints (imageFileNames1，imageFileNames2）
［检测立体图像对中的棋盘格图案，以灰度或真彩色图像阵列的形式提供。imagePoints，boardSize，pairsUsed) = detectCheckerboardPoints (images1，images2）
［使用一个或多个指定的附加选项imagePoints，boardSize，pairsUsed) = detectCheckerboardPoints (___，名称,值）名称,值对参数。未指定的属性具有默认值。
例子
检测高失真图像中的棋盘格
创建一个图像数据存储包含来自GoPro相机的校准图像。
imd = imageDatastore (fullfile (toolboxdir (“愿景”），“visiondata”，“校准”，“gopro”));
检测校准模式使用“高失真”选择，这是很好的使用鱼眼镜头图像。
[imagePoints，boardSize，imagesUsed]=检测到的棋盘点（imds.Files（1:4），“高失真”,真正的);
显示检测到的点。
为i = 1:4%读取图像I = readimage(imds, I);在被检测的点位置插入标记I = insertMarker(I, imagePoints(:，:， I))，“哦”，“颜色”，“红色”，“尺寸”, 10);%显示图像次要情节(2,2,我);imshow(我);结束
检测图像中的棋盘格
加载包含棋盘格图案的图像。
imageFileName = fullfile (toolboxdir (“愿景”），“visiondata”，“校准”，“摄像头”，“image4.tif”）;I = imread (imageFileName);
检测棋盘点数。
[imagePoints, boardSize] = detectCheckerboardPoints(我);
显示检测到的点。
J = insertText(我imagePoints 1:尺寸(imagePoints, 1));J = insertMarker (imagePoints,“哦”，“颜色”，“红色”，“尺寸”,5); imshow（J）；头衔（斯普林特）('检测到%d x %d Checkerboard'boardSize));
检测棋盘在一组图像文件
创建一个单元格数组的文件名校准图像。
为i = 1:5 imageFileName = sprintf(“图像% d.tif”,我);imageFileNames{我}= fullfile (matlabroot,“工具箱”，“愿景”，．．．“visiondata”，“校准”，“摄像头”, imageFileName);结束
检测图像中的校准模式。
[imagePoints, boardSize imagesUsed] = detectCheckerboardPoints (imageFileNames,“部分检测”，假）；
显示检测到的点。
imageFileNames = imageFileNames (imagesUsed);为i = 1:numel(imageFileNames) i = imread(imageFileNames{i});次要情节(2,2,我);imshow(我);持有在；情节(imagePoints(:, 1,我),imagePoints(:, 2,我)“罗”）;结束
检测立体图像中的棋盘格
阅读立体图像。
numImages = 4;images1 = cell(1, numImages);images2 = cell(1, numImages);为i = 1:numImages images1{i} = fullfile(matlabroot，“工具箱”，“愿景”，．．．“visiondata”，“校准”，“立体声”，“左”，斯普林特(“左% 02 d.png”,我));images2{我}= fullfile (matlabroot,“工具箱”，“愿景”，．．．“visiondata”，“校准”，“立体声”，“对”，斯普林特(“对% 02 d.png“,我));结束
检测图像中的棋盘格。
[imagePoints, boardSize pairsUsed] =．．．检测电路板点（图像1、图像2）；
显示分images1．
images1 = images1 (pairsUsed);图;为i = 1:numel(images1) i = imread(images1{i});次要情节(2,2,我);imshow(我);持有在；情节(imagePoints(:, 1,我,1),imagePoints(:, 2,我,1),“罗”）;结束注释(“文本框”，[0 0.9 1 0.1]，“字符串”，“相机1”，．．．“EdgeColor”，“没有”，“HorizontalAlignment”，“中心”）
显示分images2．
images2 = images2 (pairsUsed);图;为i = 1:numel(images2) i = imread(images2{i});次要情节(2,2,我);imshow(我);持有在；情节(imagePoints(:, 1,我,2),imagePoints(:, 2,我,2),“罗”）;结束注释(“文本框”，[0 0.9 1 0.1]，“字符串”，“照相机2”，．．．“EdgeColor”，“没有”，“HorizontalAlignment”，“中心”）
输入参数
输出参数
imagePoints-检测到的棋盘转角坐标
米2矩阵|米2 -图像数量数组|米2 -图像对的数目-借-数量的摄像头排列
检测到的棋盘角坐标，返回为米一个图像的- × 2矩阵。对于多个图像，点作为米2 -图像数量数组，对于立体图像对，函数返回点作为米2 -对数量-借-数量的摄像头数组中。
对于立体声对，imagePoints(:，:，:，1)为第一组图像中的点，和imagePoints(:，:，:，2)为第二组图像中的点。输出包含米的数量(xy)坐标。每个坐标代表在棋盘上检测到正方形角的点。函数返回的点数取决于的值boardSize，表示检测到的方块数。该函数以亚像素精度检测点。
该函数计算点数，米,如下所示:
米＝刺激（boardSize1)。 |
如果检测不到棋盘格:
imagePoints＝[] |
boardSize＝(0,0) |
当您指定imageFileNames输入时，函数可以返回imagePoints作为米2 -N数组中。在这个数组,N表示检测到棋盘格的图像的数量。如果检测不到棋盘格，则函数集imagePoints来[]．
仅适用于单相机图像:
如果无法检测到完整的棋盘，该函数将返回一个部分检测到的棋盘，其中包含[
南南]随着x-y缺少角的坐标imagePoints．属性可以修改此默认行为“部分检测”名称值参数。如果可能的话，该功能对部分检测的棋盘进行定位，使原点的位置和角落的安排与完全可见的棋盘一致。如果该函数不能在任何输入图像中检测到完整的棋盘格，则使用检测到的最大棋盘格作为参考棋盘格。
boardSize——棋盘维度
2-element [高度，宽度)向量
棋盘格尺寸，作为2元素返回[高度，宽度)向量。棋盘的尺寸是用方块的数量表示的。
如果检测不到棋盘格，则函数集boardSize来(0,0)．
imagesUsed-模式检测标志
N-by-1逻辑向量
模式检测标志，返回为N逻辑向量N逻辑。该函数输出与输入图像相同数量的逻辑。A真正的值表示在相应图像中检测到该图案。A假值表示函数未检测到模式。
pairsUsed-立体对模式检测标志
N-by-1逻辑向量
立体声对模式检测标志，返回为N逻辑向量N逻辑。该函数输出与输入图像相同数量的逻辑。A真正的值表示在对应的立体图像对中检测到模式。一个假值表示函数不检测模式。
对于立体图像对模式检测，棋盘格需要在两幅图像中完全可见才能被检测到。与单摄像机校准不同，立体图像对拒绝部分检测到的棋盘格。
工具书类
[1]盖格，A.， F.穆斯曼，O.卡尔，B.舒斯特。"使用单镜头自动校准相机和距离传感器"国际机器人与自动化会议(ICRA)2012年5月，美国圣保罗。
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