int cvFindChessboardCorners( const void*image, CvSize pattern_size, CvPoint2D32f* corners,int* corner_count=NULL, int flags=CV_CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH ); image 输入的棋盘图，必须是8 位的灰度或者彩色图像。 pattern_size 棋盘图中每行和每列角点的个数。 corners 检测到的角点 corner_count 输出，角点的个数。如果不是NULL，函数将检测到的角点的个数存储于此变量。 flags 各种操作标志，可以是0 或者下面值的组合： CV_CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH - 使用自适应阈值（通过平均图像亮度计算得到）将图像转换为黑白图，而不是一个固定的阈值。 CV_CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE - 在利用固定阈值或者自适应的阈值进行二值化之前，先使用 cvNormalizeHist 来均衡化图像亮度。 CV_CALIB_CB_FILTER_QUADS - 使用其他的准则（如轮廓面积，周长，方形形状）来去除在轮廓检测阶段检测到的错误方块。 函数 cvFindChessboardCorners 试图确定输入图像是否是棋盘模式，并确定角点的位置。如果所有角点都被检测到切它们都被以一定顺序排布（一行一行地，每行从左到右），函数返回非零值，否则在函数不能发现所有角点或者记录它们地情况下，函数返回 0。例如一个正常地棋盘图右 8x8 个方块和 7x7 个内角点，内角点是黑色方块相互联通地位置。这个函数检测到地坐标只是一个大约地值，如果要精确地确定它们的位置，可以使用函数cvFindCornerSubPix。 FindCornerSubPix 寻找棋盘图的内角点位置 精确角点位置 void cvFindCornerSubPix( const CvArr* image, CvPoint2D32f* corners, int count, CvSize win, CvSize zero_zone, CvTermCriteria criteria ); image 输入图像. corners 输入角点的初始坐标，也存储精确的输出坐标 count 角点数目 win 搜索窗口的一半尺寸。如果 win=(5,5) 那么使用 5*2+1 × 5*2+1 = 11 × 11 大小的搜索窗口 zero_zone 死区的一半尺寸，死区为不对搜索区的中央位置做求和运算的区域。它是用来避免自相关矩阵出现的某些可能的奇异性。当值为 (-1,-1) 表示没有死区。 criteria 求角点的迭代过程的终止条件。即角点位置的确定，要么迭代数大于某个设定值，或者是精确度达到某个设定值。 criteria 可以是最大迭代数目，或者是设定的精确度，也可以是它们的组合。 函数cvFindCornerSubPix 通过迭代来发现具有子象素精度的角点位置，或如...
