cv2.findChessboardCornersSB无法完整检测棋盘格角点问题求助

我有若干棋盘格图片，无论输入何种棋盘格尺寸，cv2.findChessboardCornersSB()或cv2.findChessboardCorners()都无法检测全部角点，仅能检测部分角点或完全检测不到。我通常处理fits格式文件，此次已将其导出为png格式，相关代码如下：

img = cv2.imread(filename, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 尝试检测棋盘格
chessboard_size = (6, 7) # 也试过(7,6), (6,9), (9,6)

flags = cv2.CALIB_CB_EXHAUSTIVE + cv2.CALIB_CB_ACCURACY

flags_std = cv2.CALIB_CB_FAST_CHECK + cv2.CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH

# flags_std = cv2.CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS

ret_sb, corners_sb = cv2.findChessboardCornersSB(img, chessboard_size, flags=flags)

ret_std, corners_std = cv2.findChessboardCorners(img, chessboard_size, flags=cv2.CALIB_CB_FAST_CHECK | cv2.CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH) # 标准检测方法

• 核对棋盘格内角点尺寸：chessboard_size指的是棋盘格的内角点行列数（不是黑白方块的数量），比如7×8的方块棋盘对应(6,7)的内角点。先确认图片实际内角点数量，同时注意行列顺序是否搞反。
• 图像预处理优化：
  • 做直方图均衡化增强对比度：img = cv2.equalizeHist(img)
  • 高斯模糊降噪：img = cv2.GaussianBlur(img, (3,3), 0)
  • 手动二值化调整：根据图片明暗，尝试_, img = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)，调整阈值和反转参数让黑白边界更清晰。
• 调整检测标志位：
  • 对标准检测方法，移除CALIB_CB_FAST_CHECK（该标志会快速跳过疑似无棋盘格的图像，可能误判），保留CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH并添加CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE做图像归一化。
  • 对findChessboardCornersSB()，可单独使用CALIB_CB_EXHAUSTIVE，避免同时叠加多个高消耗标志导致冲突，也可搭配CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE。
• 检查图像导出质量：确认从fits转png的过程中没有出现对比度丢失、压缩失真或颜色映射错误。用图像查看器检查棋盘格的黑白块边界是否清晰，有无过曝、欠曝或模糊区域。
• 分区域检测尝试：如果棋盘格存在局部遮挡或模糊，先裁剪出完整的棋盘格区域再检测；也可先用cv2.cornerHarris()检测角点，再筛选匹配棋盘格的排列模式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Falco Peregrinus