c++ - FindChessboardCorners 无法通过长焦距镜头在超大图像上检测棋盘

Question

我可以将 FindChessboardCorners 函数用于小于 15 兆像素的图像，例如 2k x 1.5k。但是，当我在 DSLR 的图像上使用它时，分辨率为 3700x5300，它不起作用。

我尝试使用resize()直接缩小图片大小，然后就可以了。

显然 OpenCV 源代码中存在一些硬编码或错误。

你能帮我弄清楚吗，或者给我一个补丁？

我发现有人在 2006 年发布了类似的问题，here ，所以看起来问题仍然存在。

我使用的代码是这样的

found = findChessboardCorners( viewGray, boardSize, ptvec,
                                CV_CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH + CV_CALIB_CB_FILTER_QUADS + CV_CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE + CV_CALIB_CB_FAST_CHECK);

更新

只是在这里澄清一下。我认为该算法适用于大图像分辨率，但当棋​​盘占据图像的较大比例时它会失败。例如，当我在同一相机位置使用 50mm 固定镜头时，FindChessboardCorners 永远不会失败。在我将其更改为 100mm 固定镜头后，该功能开始停止检测图案。我认为这与比例或焦距有关。

下图是100mm镜头的效果。

更新 2

我为大图像添加了锐化滤镜，它开始解决问题。

首先我使用了

//do a sharpen filter for the large resolution image
if (viewGray.cols > 1500)
{
  Mat temp ;
  GaussianBlur(viewGray,temp, Size(0,0), 105) ; //hardcoded filter size, to be tested on 50 mm lens
  addWeighted(viewGray, 1.8, temp, -0.8,0,viewGray) ; //hardcoded weight, to be tested.
//imwrite("test"+ imageList[k][i], viewGray) ;

}

found = findChessboardCorners( viewGray, boardSize, ptvec,
CV_CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH + CV_CALIB_CB_FILTER_QUADS + CV_CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE + CV_CALIB_CB_FAST_CHECK);

上传图片:

原始分辨率为 3744 x 5616 的 jpg 图片，如果本站强制转换，请确保您使用的是正确的分辨率。

Answer 1

几点。

1. 如您所见，缩小尺寸有助于检测器。这是因为 OpenCV 中用于查找角点的角点检测过滤器具有固定大小，并且卷积掩码的大小可能太小而无法检测到角点 - 在该比例下，全尺寸图像实际上可能看起来“平滑”，特别是稍微模糊的地方。但是，缩小比例会降低角点位置的准确性。
2. 出于同样的原因，锐化也有帮助。然而，它也违背了准确性，因为它会增加角落的子像素位置的偏差——即使在没有噪声的理想情况下也是如此。为了让自己相信这种情况，请考虑 1D 模拟:拐角处的图像强度(在 1D 中，清晰的黑白过渡)在理想情况下看起来像 sigmoid 曲线(具有平滑拐角的斜坡)，并且您想要找到其拐点的位置。锐化使曲线更陡峭，这通常会移动该点的位置。考虑到锐化通常会放大噪点，情况会变得更糟。
3. 可能的正确方法是从较低的分辨率开始(即缩小尺寸)，然后放大由此找到的角的位置，并将它们用作以全分辨率运行 cvFindCornersSubpix 的初始估计。<