checkerboard op• 데이터 종류: image2d → keypoints
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.find_checkerboard_corners(image, pattern_size, sigma=1.5, refine_window=None)(구현을 직접 호출하려면 import calib_lm; calib_lm.find_checkerboard_corners(image, pattern_size, sigma=1.5, refine_window=None), 원장에서 가져오려면 opscalib.get("find_checkerboard_corners"))
• GPU: 없음(CPU 참조 구현만)
체커보드 영상에서 내부 코너를 서브픽셀로 검출하여 보드의 행 우선 순서로 반환한다(keypoints).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
Detect the inner corners of a checkerboard with pattern_size = (cols, rows) inner corners, refine them to sub-pixel accuracy and return them as (row, col) in the board's row-major order (pairs with checkerboard_points).
手順: (1) ガウスの 2 階微分(尺度 sigma)で鞍点の強さ −det(Hessian) を出し、局所最大を候補に
(2) 各候補を Förstner の勾配直交の式(OpenCV の cornerSubPix と同じ原理: 窓の中の勾配 g が角へ向かう
ベクトルと直交 → Σ g gᵀ (p − q) = 0)で反復して詰める(Förstner & Gülch 1987)
(3) 最寄りの近傍から格子の 2 方向を決め、局所の平行四辺形で予測しながら格子を伸ばす
(4) 埋まった格子が cols x rows(または転置)でなければ拒否。
順の約束: 列の方向 = 長さ cols の軸。2 つの軸の向きは「画像で右手系(板を表から見る)」と「最初の角が画像の左上に最も近い」で決める。★対称な板の 180 度の回転は区別しない —— 校正には効かない(板の点の集合がその回転で自分に写るので、姿勢が 180 度回るだけ)。cols = rows の板では 90 度も区別しない。
返す (N, 2): (row, col)、N = cols·rows。
Raises ValueError: 画像が 2 次元でない・非有限、角の数が合わない・格子が組めない(板が見えない・ぼけすぎ・一部が画像の外)、引数の範囲外。
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• poc_calibration_truth_map — py -3.11 examples/poc_calibration_truth_map.py
keypoints 를 입력으로 받는 것)image_to_world_plane · camera_calibration · camera_calibration_lm · stereo_calibration_lm · vector_to_rigid · vector_to_similarity · hom_vector_to_proj_hom_mat2d
checkerboard)checkerboard_points · sim_checkerboard
*Provenance: calib_lm.py — CALIB 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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