【问题标题】：Shape of corners array returned by findChessboardCorners()findChessboardCorners() 返回的角数组的形状
【发布时间】：2021-06-14 14:34:01
【问题描述】：

我成功使用了OpenCV函数findChessboardCorners()，但是我对corners返回值的形状感到困惑。

下面是我的代码。我已经知道我的棋盘图像有 8 x 6 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 来自哪里？我知道有 8 * 6 = 48 角，每个角都有 2 坐标。但是1 呢？

documentation for findChessboardCorners() 没有说明corners 结果：

corners – Output array of detected corners.

【问题讨论】：

标签： python opencv

【解决方案1】：

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

 corners = np.squeeze(corners)

在this documentation，他们还在评论行中提到了“extraneous singleton dimension”：

corners = np.squeeze(corners) # 去掉无关的单例维度

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 -> 默认为 1，因为只有一个数据要给出
矩阵维数->为2，每行数据对数（坐标）

【讨论】：

我不知道这是否是一个“不必要的”维度。我只是想了解它为什么会在那里。
@stackoverflowuser2010 我编辑了我的答案，1 代表角输出数组的维数
谢谢。我还是不明白corners.cols 是什么意思。如果corners.cols 是 3，这是否意味着每个角有三个 (x,y) 坐标？如果是这样，那将如何发生？
其实，如果你打印角的大小，你会得到 1x48，这意味着 1 是列号，48 是行号。所以我们知道矩阵每列包含 2 个数据对（在这种情况下为 x 和 y）
这是一个有趣的假设。我将8x6 棋盘角的参数传递给findChessboardCorners()。我想知道为什么corners.col 和corners.rows 不是6 和8（反之亦然）。为什么是1 和48？这似乎不直观。