问OpenCV找不到棋盘角

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我正在与一个红外相机工作，并试图找出我们是否有任何镜头畸变。我正在使用OpenCV 这里的示例来指导我的工作。我使用了一个来自这里的棋盘模板，并把它附在一本书的后面。在拍摄任何图片之前，我把书/纸加热，观察到棋盘图案是非常清晰的。

我拿了50帧，棋盘图案倾斜/移动，这样框架的每一部分都包含了图案的一部分。下面是我的一幅图片的例子：

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我使用了下面的代码，导致对每个图像都是假的。我尝试了网格模式大小的每一个组合(5-9，5-9)。

import numpy as np
import cv2
import glob2 as glob
import matplotlib.pyplot as plt

base = 'pathtoimages/'
files = glob.glob(base + '*.png')

for file in files:
    img = cv2.imread(file)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (6,8), None)

    print (ret)

我搞不懂为什么算法找不到角落。有什么想法吗？

编辑2019年5月30日：

今天我又用相机拍了几张照片。我在一个没有任何外部光源的环境下拍摄这些照片。这些新的图像仍然无法通过棋盘角点检测。我试着使用cv2.convertScaleAbs来增加对比度和亮度，并以下面的图像为例。

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这也失败了。如果使用cv2.goodFeaturesToTrack查找角点，则会得到以下结果：

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似乎Opencv角点检测算法正在积极地避免我的棋盘角。在棋盘上找到一个之前，它会找到它能找到的任何一个角落。我真的很困惑。

作为一个健全的检查，我确保openCV可以找到原来的棋盘上的角，我正在使用，它工作得很好。

有什么想法吗？

编辑2019年6月4日：

最后，我编写了一个脚本，允许我手动分配每个角。我成功地获得了摄像机畸变模型。我仍然无法解决为什么openCV无法自动找到这些角落的原因。我想，如果我在IR中再次这样做，我会做一个定制的网格，仅仅因为“白色”和“黑色”网格单元之间的不同热特性(使用不同的材料)，就会增加网格单元之间的对比度。