棋格盘opencv 图像标定对相机标定有什么作用
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时间：2017-07-29 03:14
机器视觉学习笔记(1)--如何检测棋盘格a year ago6收藏分享举报{&debug&:false,&apiRoot&:&&,&paySDK&:&https:\u002F\u002Fpay.zhihu.com\u002Fapi\u002Fjs&,&wechatConfigAPI&:&\u002Fapi\u002Fwechat\u002Fjssdkconfig&,&name&:&production&,&instance&:&column&,&tokens&:{&X-XSRF-TOKEN&:null,&X-UDID&:null,&Authorization&:&oauth c3cef7c66aa9e6a1e3160e20&}}{&database&:{&Post&:{&&:{&isPending&:false,&contributes&:[],&title&:&机器视觉学习笔记(1)--如何检测棋盘格&,&author&:&fu-sheng-73-82&,&content&:&\u003Cp\u003E
摄像机标定是机器视觉的最基础和重要的技术之一，而棋盘格经常用来作为相机标定的标定物，棋盘格示例如图1所示。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cfigure\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\u002Fpic4.zhimg.com\u002Fv2-fdbfe83baf7dc73cf58243_b.jpg\& data-rawwidth=\&553\& data-rawheight=\&441\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&553\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic4.zhimg.com\u002Fv2-fdbfe83baf7dc73cf58243_r.jpg\&\u003E\u003C\u002Fnoscript\u003E\u003Cimg src=\&data:image\u002Fsvg+utf8,&svg%20xmlns='http:\u002F\u002Fwww.w3.org\u002FFsvg'%20width='553'%20height='441'&&\u002Fsvg&\& data-rawwidth=\&553\& data-rawheight=\&441\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb lazy\& width=\&553\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic4.zhimg.com\u002Fv2-fdbfe83baf7dc73cf58243_r.jpg\& data-actualsrc=\&https:\u002F\u002Fpic4.zhimg.com\u002Fv2-fdbfe83baf7dc73cf58243_b.jpg\&\u003E\u003C\u002Ffigure\u003E\u003Cp\u003E
图1：棋盘格示例\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E
大家常用一些标定工具（如OpenCV）来检测棋盘格，但很少有人知道其内在的检测原理，现在小编就为大家简要讲解一种检测方法，其步骤如下：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E
第一步，局部平均自适应阈值化方法对亮度不均匀情况适应性强，因此用该方法对图像二值化，效果如图2所示。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cfigure\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\u002Fpic2.zhimg.com\u002Fv2-f04efa7c06fa_b.jpg\& data-rawwidth=\&553\& data-rawheight=\&441\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&553\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic2.zhimg.com\u002Fv2-f04efa7c06fa_r.jpg\&\u003E\u003C\u002Fnoscript\u003E\u003Cimg src=\&data:image\u002Fsvg+utf8,&svg%20xmlns='http:\u002F\u002Fwww.w3.org\u002FFsvg'%20width='553'%20height='441'&&\u002Fsvg&\& data-rawwidth=\&553\& data-rawheight=\&441\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb lazy\& width=\&553\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic2.zhimg.com\u002Fv2-f04efa7c06fa_r.jpg\& data-actualsrc=\&https:\u002F\u002Fpic2.zhimg.com\u002Fv2-f04efa7c06fa_b.jpg\&\u003E\u003C\u002Ffigure\u003E\u003Cp\u003E
图2：局部平均自适应阈值化\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E
第二步，图像膨胀分离各个黑块四边形的衔接，由于膨胀的是白色像素点，因此能够缩小黑块四边形，断掉衔接，效果如图3所示。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cfigure\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\u002Fpic2.zhimg.com\u002Fv2-f8b0e79ec6026bc93efa9d4c3b814ebe_b.jpg\& data-rawwidth=\&553\& data-rawheight=\&441\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&553\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic2.zhimg.com\u002Fv2-f8b0e79ec6026bc93efa9d4c3b814ebe_r.jpg\&\u003E\u003C\u002Fnoscript\u003E\u003Cimg src=\&data:image\u002Fsvg+utf8,&svg%20xmlns='http:\u002F\u002Fwww.w3.org\u002FFsvg'%20width='553'%20height='441'&&\u002Fsvg&\& data-rawwidth=\&553\& data-rawheight=\&441\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb lazy\& width=\&553\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic2.zhimg.com\u002Fv2-f8b0e79ec6026bc93efa9d4c3b814ebe_r.jpg\& data-actualsrc=\&https:\u002F\u002Fpic2.zhimg.com\u002Fv2-f8b0e79ec6026bc93efa9d4c3b814ebe_b.jpg\&\u003E\u003C\u002Ffigure\u003E\u003Cp\u003E
图3：图像膨胀\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E
第三步，检测四边形，计算每个轮廓的凸包，多边形检测，以及判断是否只有四个顶点，若是则为四边形，再用长宽比、周长和面积等约束去除一些干扰四边形，效果如图4所示。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cfigure\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\u002Fpic2.zhimg.com\u002Fv2-37e6d72a_b.jpg\& data-rawwidth=\&553\& data-rawheight=\&441\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&553\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic2.zhimg.com\u002Fv2-37e6d72a_r.jpg\&\u003E\u003C\u002Fnoscript\u003E\u003Cimg src=\&data:image\u002Fsvg+utf8,&svg%20xmlns='http:\u002F\u002Fwww.w3.org\u002FFsvg'%20width='553'%20height='441'&&\u002Fsvg&\& data-rawwidth=\&553\& data-rawheight=\&441\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb lazy\& width=\&553\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic2.zhimg.com\u002Fv2-37e6d72a_r.jpg\& data-actualsrc=\&https:\u002F\u002Fpic2.zhimg.com\u002Fv2-37e6d72a_b.jpg\&\u003E\u003C\u002Ffigure\u003E\u003Cp\u003E
图4：四边形检测\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E
第四步，将每个四边形作为一个单元，它分别有邻近的四边形，无邻近四边形的为干扰四边形，两个邻近四边形为边界处四边形，四个邻近四边形为内部四边形。每个四边形的序号可按邻近关系排序，然后按对角两个四边形相对的两个点，取其连线的中间点作为角点， 效果如图5 所示。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cfigure\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\u002Fpic1.zhimg.com\u002Fv2-adaddcc06372_b.jpg\& data-rawwidth=\&553\& data-rawheight=\&441\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&553\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic1.zhimg.com\u002Fv2-adaddcc06372_r.jpg\&\u003E\u003C\u002Fnoscript\u003E\u003Cimg src=\&data:image\u002Fsvg+utf8,&svg%20xmlns='http:\u002F\u002Fwww.w3.org\u002FFsvg'%20width='553'%20height='441'&&\u002Fsvg&\& data-rawwidth=\&553\& data-rawheight=\&441\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb lazy\& width=\&553\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic1.zhimg.com\u002Fv2-adaddcc06372_r.jpg\& data-actualsrc=\&https:\u002F\u002Fpic1.zhimg.com\u002Fv2-adaddcc06372_b.jpg\&\u003E\u003C\u002Ffigure\u003E\u003Cp\u003E
图5：角点检测\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E
本文章提供了棋盘格检测的简要思路，算法检测的稳定性和可靠性还是要多方面考虑，可以从局部自适应阈值化的窗口大小设置，膨胀的次数，和该流程是否需要多次重复操作等方面入手。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E机器视觉助手欢迎大家的加入，一起学习进步。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Ca href=\&http:\u002F\u002Flink.zhihu.com\u002F?target=http%3A\u002F\u002Fww2.sinaimg.cn\u002Fmw690\u002Fa14eb5b5gw1fa4ut8oviaj20fk09et9s.jpg\& class=\& external\& target=\&_blank\& rel=\&nofollow noreferrer\&\u003E\u003Cspan class=\&invisible\&\u003Ehttp:\u002F\u002F\u003C\u002Fspan\u003E\u003Cspan class=\&visible\&\u003Eww2.sinaimg.cn\u002Fmw690\u002Fa1\u003C\u002Fspan\u003E\u003Cspan class=\&invisible\&\u003E4eb5b5gw1fa4ut8oviaj20fk09et9s.jpg\u003C\u002Fspan\u003E\u003Cspan class=\&ellipsis\&\u003E\u003C\u002Fspan\u003E\u003C\u002Fa\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cp\u003E欢迎转载机器视觉助手的文章，我们也希望能够让更多的对机器视觉感兴趣的人看到我们的文章，不过在转载之前请获得我们的授权或严格按照要求进行转载。\u003C\u002Fp\u003E&,&updated&:new 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大家常用一些标定工具（如OpenCV）来检测棋盘格，但很少有人知道其内在的检测原理，现在小编就为大家简要讲解一种检测方法，…&,&reviewingCommentsCount&:0,&meta&:{&previous&:null,&next&:null},&annotationDetail&:null,&commentsCount&:2,&likesCount&:6,&FULLINFO&:true}},&User&:{&fu-sheng-73-82&:{&isFollowed&:false,&name&:&浮生&,&headline&:&&,&avatarUrl&:&https:\u002F\u002Fpic1.zhimg.com\u002Fv2-c38eb3746efe4adcb313b62a1cc921ff_s.jpg&,&isFollowing&:false,&type&:&people&,&slug&:&fu-sheng-73-82&,&bio&:&工程师&,&hash&:&3d8a03a22b7e4fb497068&,&uid&:667500,&isOrg&:false,&description&:&&,&badge&:{&identity&:null,&bestAnswerer&:null},&profileUrl&:&https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Ffu-sheng-73-82&,&avatar&:{&id&:&v2-c38eb3746efe4adcb313b62a1cc921ff&,&template&:&https:\u002F\u002Fpic1.zhimg.com\u002F{id}_{size}.jpg&},&isOrgWhiteList&:false,&isBanned&:false}},&Comment&:{},&favlists&:{}},&me&:{},&global&:{&experimentFeatures&:{&ge3&:&ge3_9&,&ge2&:&ge2_1&,&growthSearch&:&s2&,&sEI&:&c&,&nwebQAGrowth&:&experiment&,&qawebRelatedReadingsContentControl&:&close&,&liveStore&:&ls_a2_b2_c1_f2&,&nwebSearch&:&nweb_search_heifetz&,&rt&:&y&,&isOffice&:&false&,&enableTtsPlay&:&post&,&newLiveFeedMediacard&:&new&,&newMobileAppHeader&:&true&,&androidPassThroughPush&:&all&,&hybridZhmoreVideo&:&yes&,&nwebGrowthPeople&:&default&,&nwebSearchSuggest&:&default&,&qrcodeLogin&:&qrcode&,&enableVoteDownReasonMenu&:&enable&,&isShowUnicomFreeEntry&:&unicom_free_entry_off&,&newMobileColumnAppheader&:&new_header&,&androidDbRecommendAction&:&open&,&biu&:&1&,&androidDbFeedHashTagStyle&:&button&,&appStoreRateDialog&:&close&,&default&:&None&,&isNewNotiPanel&:&no&,&biua&:&1&,&zcmLighting&:&zcm&,&adR&:&b&,&wechatShareModal&:&wechat_share_modal_show&,&growthBanner&:&default&,&androidProfilePanel&:&panel_b&}},&columns&:{&next&:{}},&columnPosts&:{},&columnSettings&:{&colomnAuthor&:[],&uploadAvatarDetails&:&&,&contributeRequests&:[],&contributeRequestsTotalCount&:0,&inviteAuthor&:&&},&postComments&:{},&postReviewComments&:{&comments&:[],&newComments&:[],&hasMore&:true},&favlistsByUser&:{},&favlistRelations&:{},&promotions&:{},&switches&:{&couldSetPoster&:false},&draft&:{&titleImage&:&&,&titleImageSize&:{},&isTitleImageFullScreen&:false,&canTitleImageFullScreen&:false,&title&:&&,&titleImageUploading&:false,&error&:&&,&content&:&&,&draftLoading&:false,&globalLoading&:false,&pendingVideo&:{&resource&:null,&error&:null}},&drafts&:{&draftsList&:[],&next&:{}},&config&:{&userNotBindPhoneTipString&:{}},&recommendPosts&:{&articleRecommendations&:[],&columnRecommendations&:[]},&env&:{&edition&:{&baidu&:false,&yidianzixun&:false,&qqnews&:false},&isAppView&:false,&appViewConfig&:{&content_padding_top&:128,&content_padding_bottom&:56,&content_padding_left&:16,&content_padding_right&:16,&title_font_size&:22,&body_font_size&:16,&is_dark_theme&:false,&can_auto_load_image&:true,&app_info&:&OS=iOS&},&isApp&:false,&userAgent&:{&ua&:&Mozilla\u002F5.0 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图像处理——matlab（3）
J = (checkerboard(300,4,5)&0.5);
figure, imshow(J)
生成的棋盘样图：}
摄像机标定是机器视觉的最基础和重要的技术之一，而棋盘格经常用来作为相机标定的标定物，棋盘格示例如图1所示。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cfigure\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\u002Fpic4.zhimg.com\u002Fv2-fdbfe83baf7dc73cf58243_b.jpg\& data-rawwidth=\&553\& data-rawheight=\&441\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&553\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic4.zhimg.com\u002Fv2-fdbfe83baf7dc73cf58243_r.jpg\&\u003E\u003C\u002Fnoscript\u003E\u003Cimg src=\&data:image\u002Fsvg+utf8,&svg%20xmlns='http:\u002F\u002Fwww.w3.org\u002FFsvg'%20width='553'%20height='441'&&\u002Fsvg&\& data-rawwidth=\&553\& data-rawheight=\&441\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb lazy\& width=\&553\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic4.zhimg.com\u002Fv2-fdbfe83baf7dc73cf58243_r.jpg\& data-actualsrc=\&https:\u002F\u002Fpic4.zhimg.com\u002Fv2-fdbfe83baf7dc73cf58243_b.jpg\&\u003E\u003C\u002Ffigure\u003E\u003Cp\u003E
图1：棋盘格示例\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E
大家常用一些标定工具（如OpenCV）来检测棋盘格，但很少有人知道其内在的检测原理，现在小编就为大家简要讲解一种检测方法，其步骤如下：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E
第一步，局部平均自适应阈值化方法对亮度不均匀情况适应性强，因此用该方法对图像二值化，效果如图2所示。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cfigure\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\u002Fpic2.zhimg.com\u002Fv2-f04efa7c06fa_b.jpg\& data-rawwidth=\&553\& data-rawheight=\&441\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&553\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic2.zhimg.com\u002Fv2-f04efa7c06fa_r.jpg\&\u003E\u003C\u002Fnoscript\u003E\u003Cimg src=\&data:image\u002Fsvg+utf8,&svg%20xmlns='http:\u002F\u002Fwww.w3.org\u002FFsvg'%20width='553'%20height='441'&&\u002Fsvg&\& data-rawwidth=\&553\& data-rawheight=\&441\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb lazy\& width=\&553\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic2.zhimg.com\u002Fv2-f04efa7c06fa_r.jpg\& data-actualsrc=\&https:\u002F\u002Fpic2.zhimg.com\u002Fv2-f04efa7c06fa_b.jpg\&\u003E\u003C\u002Ffigure\u003E\u003Cp\u003E
图2：局部平均自适应阈值化\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E
第二步，图像膨胀分离各个黑块四边形的衔接，由于膨胀的是白色像素点，因此能够缩小黑块四边形，断掉衔接，效果如图3所示。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cfigure\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\u002Fpic2.zhimg.com\u002Fv2-f8b0e79ec6026bc93efa9d4c3b814ebe_b.jpg\& data-rawwidth=\&553\& data-rawheight=\&441\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&553\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic2.zhimg.com\u002Fv2-f8b0e79ec6026bc93efa9d4c3b814ebe_r.jpg\&\u003E\u003C\u002Fnoscript\u003E\u003Cimg src=\&data:image\u002Fsvg+utf8,&svg%20xmlns='http:\u002F\u002Fwww.w3.org\u002FFsvg'%20width='553'%20height='441'&&\u002Fsvg&\& data-rawwidth=\&553\& data-rawheight=\&441\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb lazy\& width=\&553\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic2.zhimg.com\u002Fv2-f8b0e79ec6026bc93efa9d4c3b814ebe_r.jpg\& data-actualsrc=\&https:\u002F\u002Fpic2.zhimg.com\u002Fv2-f8b0e79ec6026bc93efa9d4c3b814ebe_b.jpg\&\u003E\u003C\u002Ffigure\u003E\u003Cp\u003E
图3：图像膨胀\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E
第三步，检测四边形，计算每个轮廓的凸包，多边形检测，以及判断是否只有四个顶点，若是则为四边形，再用长宽比、周长和面积等约束去除一些干扰四边形，效果如图4所示。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cfigure\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\u002Fpic2.zhimg.com\u002Fv2-37e6d72a_b.jpg\& data-rawwidth=\&553\& data-rawheight=\&441\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&553\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic2.zhimg.com\u002Fv2-37e6d72a_r.jpg\&\u003E\u003C\u002Fnoscript\u003E\u003Cimg src=\&data:image\u002Fsvg+utf8,&svg%20xmlns='http:\u002F\u002Fwww.w3.org\u002FFsvg'%20width='553'%20height='441'&&\u002Fsvg&\& data-rawwidth=\&553\& data-rawheight=\&441\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb lazy\& width=\&553\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic2.zhimg.com\u002Fv2-37e6d72a_r.jpg\& data-actualsrc=\&https:\u002F\u002Fpic2.zhimg.com\u002Fv2-37e6d72a_b.jpg\&\u003E\u003C\u002Ffigure\u003E\u003Cp\u003E
图4：四边形检测\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E
第四步，将每个四边形作为一个单元，它分别有邻近的四边形，无邻近四边形的为干扰四边形，两个邻近四边形为边界处四边形，四个邻近四边形为内部四边形。每个四边形的序号可按邻近关系排序，然后按对角两个四边形相对的两个点，取其连线的中间点作为角点， 效果如图5 所示。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cfigure\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\u002Fpic1.zhimg.com\u002Fv2-adaddcc06372_b.jpg\& data-rawwidth=\&553\& data-rawheight=\&441\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&553\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic1.zhimg.com\u002Fv2-adaddcc06372_r.jpg\&\u003E\u003C\u002Fnoscript\u003E\u003Cimg src=\&data:image\u002Fsvg+utf8,&svg%20xmlns='http:\u002F\u002Fwww.w3.org\u002FFsvg'%20width='553'%20height='441'&&\u002Fsvg&\& data-rawwidth=\&553\& data-rawheight=\&441\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb lazy\& width=\&553\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic1.zhimg.com\u002Fv2-adaddcc06372_r.jpg\& data-actualsrc=\&https:\u002F\u002Fpic1.zhimg.com\u002Fv2-adaddcc06372_b.jpg\&\u003E\u003C\u002Ffigure\u003E\u003Cp\u003E
图5：角点检测\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E
本文章提供了棋盘格检测的简要思路，算法检测的稳定性和可靠性还是要多方面考虑，可以从局部自适应阈值化的窗口大小设置，膨胀的次数，和该流程是否需要多次重复操作等方面入手。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E机器视觉助手欢迎大家的加入，一起学习进步。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Ca href=\&http:\u002F\u002Flink.zhihu.com\u002F?target=http%3A\u002F\u002Fww2.sinaimg.cn\u002Fmw690\u002Fa14eb5b5gw1fa4ut8oviaj20fk09et9s.jpg\& class=\& external\& target=\&_blank\& rel=\&nofollow noreferrer\&\u003E\u003Cspan class=\&invisible\&\u003Ehttp:\u002F\u002F\u003C\u002Fspan\u003E\u003Cspan class=\&visible\&\u003Eww2.sinaimg.cn\u002Fmw690\u002Fa1\u003C\u002Fspan\u003E\u003Cspan class=\&invisible\&\u003E4eb5b5gw1fa4ut8oviaj20fk09et9s.jpg\u003C\u002Fspan\u003E\u003Cspan class=\&ellipsis\&\u003E\u003C\u002Fspan\u003E\u003C\u002Fa\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cp\u003E欢迎转载机器视觉助手的文章，我们也希望能够让更多的对机器视觉感兴趣的人看到我们的文章，不过在转载之前请获得我们的授权或严格按照要求进行转载。\u003C\u002Fp\u003E&,&updated&:new 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大家常用一些标定工具（如OpenCV）来检测棋盘格，但很少有人知道其内在的检测原理，现在小编就为大家简要讲解一种检测方法，…&,&reviewingCommentsCount&:0,&meta&:{&previous&:null,&next&:null},&annotationDetail&:null,&commentsCount&:2,&likesCount&:6,&FULLINFO&:true}},&User&:{&fu-sheng-73-82&:{&isFollowed&:false,&name&:&浮生&,&headline&:&&,&avatarUrl&:&https:\u002F\u002Fpic1.zhimg.com\u002Fv2-c38eb3746efe4adcb313b62a1cc921ff_s.jpg&,&isFollowing&:false,&type&:&people&,&slug&:&fu-sheng-73-82&,&bio&:&工程师&,&hash&:&3d8a03a22b7e4fb497068&,&uid&:667500,&isOrg&:false,&description&:&&,&badge&:{&identity&:null,&bestAnswerer&:null},&profileUrl&:&https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Ffu-sheng-73-82&,&avatar&:{&id&:&v2-c38eb3746efe4adcb313b62a1cc921ff&,&template&:&https:\u002F\u002Fpic1.zhimg.com\u002F{id}_{size}.jpg&},&isOrgWhiteList&:false,&isBanned&:false}},&Comment&:{},&favlists&:{}},&me&:{},&global&:{&experimentFeatures&:{&ge3&:&ge3_9&,&ge2&:&ge2_1&,&growthSearch&:&s2&,&sEI&:&c&,&nwebQAGrowth&:&experiment&,&qawebRelatedReadingsContentControl&:&close&,&liveStore&:&ls_a2_b2_c1_f2&,&nwebSearch&:&nweb_search_heifetz&,&rt&:&y&,&isOffice&:&false&,&enableTtsPlay&:&post&,&newLiveFeedMediacard&:&new&,&newMobileAppHeader&:&true&,&androidPassThroughPush&:&all&,&hybridZhmoreVideo&:&yes&,&nwebGrowthPeople&:&default&,&nwebSearchSuggest&:&default&,&qrcodeLogin&:&qrcode&,&enableVoteDownReasonMenu&:&enable&,&isShowUnicomFreeEntry&:&unicom_free_entry_off&,&newMobileColumnAppheader&:&new_header&,&androidDbRecommendAction&:&open&,&biu&:&1&,&androidDbFeedHashTagStyle&:&button&,&appStoreRateDialog&:&close&,&default&:&None&,&isNewNotiPanel&:&no&,&biua&:&1&,&zcmLighting&:&zcm&,&adR&:&b&,&wechatShareModal&:&wechat_share_modal_show&,&growthBanner&:&default&,&androidProfilePanel&:&panel_b&}},&columns&:{&next&:{}},&columnPosts&:{},&columnSettings&:{&colomnAuthor&:[],&uploadAvatarDetails&:&&,&contributeRequests&:[],&contributeRequestsTotalCount&:0,&inviteAuthor&:&&},&postComments&:{},&postReviewComments&:{&comments&:[],&newComments&:[],&hasMore&:true},&favlistsByUser&:{},&favlistRelations&:{},&promotions&:{},&switches&:{&couldSetPoster&:false},&draft&:{&titleImage&:&&,&titleImageSize&:{},&isTitleImageFullScreen&:false,&canTitleImageFullScreen&:false,&title&:&&,&titleImageUploading&:false,&error&:&&,&content&:&&,&draftLoading&:false,&globalLoading&:false,&pendingVideo&:{&resource&:null,&error&:null}},&drafts&:{&draftsList&:[],&next&:{}},&config&:{&userNotBindPhoneTipString&:{}},&recommendPosts&:{&articleRecommendations&:[],&columnRecommendations&:[]},&env&:{&edition&:{&baidu&:false,&yidianzixun&:false,&qqnews&:false},&isAppView&:false,&appViewConfig&:{&content_padding_top&:128,&content_padding_bottom&:56,&content_padding_left&:16,&content_padding_right&:16,&title_font_size&:22,&body_font_size&:16,&is_dark_theme&:false,&can_auto_load_image&:true,&app_info&:&OS=iOS&},&isApp&:false,&userAgent&:{&ua&:&Mozilla\u002F5.0 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图像处理——matlab（3）
J = (checkerboard(300,4,5)&0.5);
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生成的棋盘样图：}
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