OpenCV相机标定与3D重建(27)估计棋盘格图像中角点的锐度函数estimateChessboardSharpness()的使用

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操作系统：ubuntu22.04
OpenCV版本：OpenCV4.9
IDE:Visual Studio Code
编程语言：C++11

算法描述

估计检测到的棋盘格的锐度。

图像锐度以及亮度是准确相机标定的关键参数。为了评估这些参数以过滤出有问题的标定图像，此方法通过从黑色到白色棋盘格单元中心移动来计算边缘轮廓。基于此，计算从黑色过渡到白色所需的像素数量。这个过渡区域的宽度是衡量棋盘格成像锐度的良好指标，并应低于约3.0像素。
cv::estimateChessboardSharpness 是 OpenCV 库中的一个函数，用于估计棋盘格图像中角点的锐度（sharpness）。这个函数可以帮助评估图像的质量或相机的聚焦程度。通过分析棋盘格图案中检测到的角点，它能够提供关于图像清晰度的量化指标。

函数原型


Scalar cv::estimateChessboardSharpness	
(
	InputArray 	image,
	Size 	patternSize,
	InputArray 	corners,
	float 	rise_distance = 0.8F,
	bool 	vertical = false,
	OutputArray 	sharpness = noArray() 
)