相机标定、镜头畸变矫正或外参时常需要一张标准棋盘格，于是就有如下脚本。

脚本主要做的事情就是：先设定标定板的内角点数量（例如此脚本是9×6，注意这指的是黑白格交界处的角点数，而实际方格数要在此基础上各加1变成10×7）以及每个方格的物理边长（毫米），再把A4纸张（210×297mm）和打印分辨率DPI（例如是300）换算成像素尺寸（用mm_to_pix = dpi/25.4完成mm到px的转换），创建一张A4像素大小的白底灰度图，然后计算棋盘格再像素空间的宽高并将其再A4上居中，最后按行遍历每个方格位置，用(r+c)%2控制黑白相间，把对应的像素区域涂成黑色，从而得到一张可以直接打印的A4棋盘格图片，最终可以保存为一张PNG图片。去打印的时候只需要选择“实际大小/100%/不缩放”，打印出来的每格边长就能接近设置的毫米尺寸。

import numpy as np
import cv2
from math import floor

#======== 可根据需要修改的参数 ========#
# 棋盘格参数（用于 cv2.findChessboardCorners 的内角点个数）
inner_rows = 6      # 内角点行数（垂直方向）
inner_cols = 9      # 内角点列数（水平方向）
square_size_mm = 20 # 每个方格的边长（毫米）

# 纸张参数（A4）
a4_width_mm = 210
a4_height_mm = 297

# 打印分辨率
dpi = 300
#===================================#

mm_to_pix = dpi / 25.4  # 1英寸=25.4mm

paper_w_px = int(round(a4_width_mm * mm_to_pix))
paper_h_px = int(round(a4_height_mm * mm_to_pix))

# 棋盘格的总方格数 = 内角点数 + 1
board_cols = inner_cols + 1
board_rows = inner_rows + 1

board_w_mm = board_cols * square_size_mm
board_h_mm = board_rows * square_size_mm

board_w_px = int(round(board_w_mm * mm_to_pix))
board_h_px = int(round(board_h_mm * mm_to_pix))

# 创建白色 A4 底图
img = np.ones((paper_h_px, paper_w_px), dtype=np.uint8) * 255

# 让棋盘居中
start_x = (paper_w_px - board_w_px) // 2
start_y = (paper_h_px - board_h_px) // 2

square_size_px = square_size_mm * mm_to_pix

for r in range(board_rows):
    for c in range(board_cols):
        # 生成黑白相间的棋盘格
        if (r + c) % 2 == 0:
            x0 = int(round(start_x + c * square_size_px))
            y0 = int(round(start_y + r * square_size_px))
            x1 = int(round(start_x + (c + 1) * square_size_px))
            y1 = int(round(start_y + (r + 1) * square_size_px))
            img[y0:y1, x0:x1] = 0

# 保存为 PNG（300DPI 时像素 ~ 2480x3508）
output_name = f"chessboard_A4_{dpi}dpi_{inner_cols}x{inner_rows}_{square_size_mm}mm.png"
cv2.imwrite(output_name, img)
print("保存文件：", output_name)
print("内角点尺寸（用于 OpenCV 标定）：", (inner_cols, inner_rows))
print("单格边长（mm）：", square_size_mm)

效果图如下：