opencv - 棋盘识别质量度量的最佳实践

Question

我正在使用 cv::findChessboardCorners 和 cv::cornerSubPix 从用于相机到标记检测的未失真图像中识别棋盘，这意味着我拥有所有相机参数并且只查看相机和标记之间的转换。但是，我想衡量给定棋盘检测的好坏。

所以我的问题是，获得这种质量衡量标准的最佳做法是什么？ - 我正在考虑将找到的角投影到一个完美的棋盘上，并平均每个角与棋盘相比的平移误差，但我不确定这里是否存在任何陷阱，或者其他方法是否更适合。

最好的问候，托马斯

Answer 1

此任务的常见质量衡量标准是平均重投影误差:https://en.wikipedia.org/wiki/Reprojection_error

您应该将完美底盘的点投影到图像平面，测量投影点与检测点之间的距离，并取它们的平均值以获得最终测量值。