機器視覺學習筆記(1)--如何檢測棋盤格

攝像機標定是機器視覺的最基礎和重要的技術之一，而棋盤格經常用來作為相機標定的標定物，棋盤格示例如圖1所示。

圖1：棋盤格示例

大家常用一些標定工具（如OpenCV）來檢測棋盤格，但很少有人知道其內在的檢測原理，現在小編就為大家簡要講解一種檢測方法，其步驟如下：

第一步，局部平均自適應閾值化方法對亮度不均勻情況適應性強，因此用該方法對圖像二值化，效果如圖2所示。

圖2：局部平均自適應閾值化

第二步，圖像膨脹分離各個黑塊四邊形的銜接，由於膨脹的是白色像素點，因此能夠縮小黑塊四邊形，斷掉銜接，效果如圖3所示。

圖3：圖像膨脹

第三步，檢測四邊形，計算每個輪廓的凸包，多邊形檢測，以及判斷是否只有四個頂點，若是則為四邊形，再用長寬比、周長和面積等約束去除一些干擾四邊形，效果如圖4所示。

圖4：四邊形檢測

第四步，將每個四邊形作為一個單元，它分別有鄰近的四邊形，無鄰近四邊形的為干擾四邊形，兩個鄰近四邊形為邊界處四邊形，四個鄰近四邊形為內部四邊形。每個四邊形的序號可按鄰近關係排序，然後按對角兩個四邊形相對的兩個點，取其連線的中間點作為角點， 效果如圖5 所示。

圖5：角點檢測

本文章提供了棋盤格檢測的簡要思路，演算法檢測的穩定性和可靠性還是要多方面考慮，可以從局部自適應閾值化的窗口大小設置，膨脹的次數，和該流程是否需要多次重複操作等方面入手。

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