python - findChessboardCorners() 返回的角数组的形状

Question

我正在使用 OpenCV 函数 findChessboardCorners()成功了，但我对 corners 的形状感到困惑返回值。
下面是我的代码。我已经知道我的棋盘图像有 8 x 6 个内角。

import cv2

nx = 8
ny = 6

img = cv2.imread('test_image2.png')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

ret, corners = cv2.findChessboardCorners(img, (nx, ny), None)
print(corners.shape)

最后一行打印: (48, 1, 2) . 1在哪里来自？我知道有 8 * 6 = 48角，每个角都有 2坐标。但是 1 呢？ ?
documentation for findChessboardCorners()没有说任何关于 corners结果:

corners – Output array of detected corners.

Answer 1

这是一个不需要的和不必要的维度，您可以使用 squeeze function 消除该维度。的 numpy :

 corners = np.squeeze(corners) 

在 this documentation ，他们还在评论行中提到 “无关的单例维度” :

corners = np.squeeze(corners) # Get rid of extraneous singleton dimension

编辑:
我只是将代码切换到 C++ 端进行深入研究。最后，这是它的代码和控制台输出:

std::ccorners<<corners.rows<<"  "<<corners.cols<<"  "<<corners.dims<<std::endl;

输出:

48 1  2

所以你得到的输出分别给出:

行数 -> 角数

列号 -> 1 作为默认值，因为只有一个数据要给出

矩阵维数 -> 即 2，每行数据对的数量(坐标)