opencv_contrib aruco源码

最新推荐文章于 2025-10-15 00:06:13 发布
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本文探讨了aruco模块在OpenCV中的实现细节。作者在深入研究aruco源码的过程中发现，该模块并非直接包含在OpenCV核心库中，而是位于opencv_contrib扩展库内。通过分析，读者可以了解aruco标记识别的底层算法和技术实现。
Opencv学习笔记 - ArUco，一个开源的微型的现实增强库
学以致用 知行合一
03-06 3798
姿势估计在许多计算机视觉应用中非常重要：机器人导航，增强现实等等。该过程基于发现真实环境中的点与其2d图像投影之间的对应关系。这通常是一个困难的步骤，因此通常使用合成或基准标记来简化操作。最受欢迎的方法之一是使用二进制方形基准标记。这些标记的主要优点是单个标记可以提供足够的对应关系（四个角）来获得相机的姿势。而且，内部二进制编码使它们特别健壮，从而允许应用错误检测和纠正技术。...
opencv使用aruco模块
qq_25776687的博客
08-28 664
直接使用opencv.exe安装的opencv依赖库使用aruco模块时编译会报错无法解析的符号，原因是aruco模块未编译没有aruco的lib和dll，要使用aruco需要自己重新编译opencv加上opencv_contrib模块。找到对应的.cmake文件，通过修改下载地址添加使用代理加速下载服务网址。3.cmake过程中下载缓慢或者下载失败解决。github无法访问或者下载速度慢时可以在。
OpenCV学习——ArUco模块
hylan的博客
07-16 1万+
OpenCV学习——ArUco模块
【OpenCV】aruco 模块：ArUco标记检测和姿态估计
最新发布
彬彬侠的博客
10-15 1389
OpenCV的aruco模块专用于检测和估计ArUco标记的姿态，应用于增强现实、机器人导航等领域。该模块支持标记生成、检测、姿态估计及相机标定，提供C++和Python接口，需安装opencv-contrib-python。核心功能包括：生成标记（drawMarker）、检测标记（detectMarkers）、姿态估计（estimatePoseSingleMarkers），以及与Charuco棋盘结合进行相机标定。其高鲁棒性和实时性使其适合复杂视觉任务，依赖OpenCV的core、imgproc等模块协作
[OpenCV] aruco Markers识别
热门推荐
(ง •̀_•́)ง
05-18 4万+
姿态估计（Pose estimation）在计算机视觉领域扮演着十分重要的角色：机器人导航、增强现实以及其它。这一过程的基础是找到现实世界和图像投影之间的对应点。这通常是很困难的一步，因此我们常常用自己制作的或基本的Marker来让这一切变得更容易。         最为流行的一个途径是基于二进制平方的标记。这种Marker的主要便利之处在于，一个Marker提供了足够多的对应（四个角）来获
opencv的 opencv_contrib-3.4.5源码
01-24
opencv-3.4.5对应的额外源码 opencv_contrib源码，需要可下载用
精选资源
opencv_contrib-4.5.5.zip/opencv_contrib-4.5.5.zip
04-26
3. **贡献模块**（opencv_contrib）：包含了额外的模块，如Xfeatures2d（特征检测和描述符），ximgproc（图像处理算法），xobjdetect（对象检测），xphoto（照片修复），aruco（二维码和AR标记识别），face（人脸...
精选资源
opencv集成opencv_contrib（升级到4.5.2版本）.docx
10-12
OpenCV_contrib是一个扩展模块集合，包含了许多额外的功能，如Xfeatures2D、aruco、text识别等，这些功能并未包含在标准的OpenCV库中。 首先，你需要下载OpenCV和OpenCV_contrib的源码。如果你无法在线下载，可以...
精选资源
opencv_contrib_build.zip
10-16
它的扩展模块opencv_contrib包含了一些实验性的、非稳定但极具潜力的算法，比如深度学习模块（dnn）、Xfeatures2D（特征检测和描述符）、aruco（二维码识别）等。 在“opencv4.5.2和opencv_contrib的编译”过程中，...
opencv_contrib-4.1.0.tar.rar
06-29
你需要指定OpenCV的源码目录、opencv_contrib的源码目录、以及安装目标目录。 5. **编译和安装**：运行`make`命令进行编译，完成后执行`make install`将编译好的库安装到系统中。 编译过程中，你可能需要根据自己的...
opencv_contrib-4.2.0.zip
03-04
1. 下载并解压`opencv_contrib-4.2.0.zip`，将解压后的目录添加到OpenCV源码的`modules`目录旁边。 2. 配置CMake，指定OpenCV源码目录，同时启用`OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH`选项，指向`opencv_contrib/modules`目录...
ArUco:基于OpenCV增强现实库-开源
04-28
ArUco是专门基于OpenCV增强现实应用程序的最小库。 依靠带有通过调用单个函数检测到的代码的黑白标记。 增强现实应用程序与OpenGL和OGRE的轻松集成。
OpenCV+OpenCV-Contrib源码编译
excelNo1的博客
03-23 6276
OpenCV是一款免费开源的计算机视觉算法库，在实际使用的时候，需要移植到不同的平台。在这记录下源码编译的过程。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考记录下window10 下编译OpenCV+opencv_contrib 的过程，也给有需要的朋友一些经验。
opencv+opencv_contrib 源码编译
weixin_45365538的博客
07-11 1411
OpenCV是一个跨平台的计算机视觉和机器学习软件库，具有广泛的应用领域和强大的功能。在实际使用中，需要移植到不同的平台上，如何编译源码就比较重要。
OpenCV Aruco 参数源码完整解析理解！
小玺大大
06-21 8747
针对Aruco的检测代码分析，我不会一行一行分析，我主要是把关键步骤，流程解释清楚。 0 参数设置 参数定义 参数含义 参数值 adaptiveThreshWinSizeMin 自适应二值化最小窗口大小 3 adaptiveThreshWinSizeMax 自适应二值化最大窗口大小 23 adaptiveThreshWinSizeStep 二值化窗口大小步长 10 adaptiveThreshConstant 自适应二值化函数所需要的一个常数阈值 7 minMarkerPer
【AR】使用OpenCV中的aruco模块实现增强现实
CCC的专栏
12-21 1866
1 ArUco marker ArUco marker是由S.Garrido-Jurado等人在2014年提出的，全称是Augmented Reality University of Cordoba，详见他们的论文《Automatic generation and detection of highly reliable fiducial markers under occlusion》。 它类似于二维码，通过预先标定的相机参数和捕获到的aruco标记图像，就可以求解出marker与相机的相对坐标关系。实
ArUco 相关（opencv）
蜗牛博客
06-26 1341
使用opencv创建和检测aruco图
Opencv Aruco识别（python）
qq_42598221的博客
07-30 3901
效果图 先上效果 文章目录效果图代码 代码 直接上代码： #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np import time import cv2, math import cv2.aruco as aruco def rotationVectorToEulerAngles(rvec): R = np.zeros((3, 3), dtype=np.float64) cv2.Rodrigues(rvec,
win10 VS2019环境编译OpenCV(带contrib库Aruco)
P_Leung的技术博客
04-15 2374
目录1.前期准备2.Cmake编译配置步骤1. 选择source与build文件夹路径，build文件夹为人为新建的空文件夹。步骤2. 点击Configure按钮，选择编译配置。步骤3. 编译配置。步骤4. 点击Finish开始获取配置信息。步骤5. 点击Generate编译。步骤6. 成功编译后点击Open Project，启动VS。步骤7. 选择Release还是Debug版本步骤8. 对INSTALL解决方案进行生成，会先自动执行BUILD 1.前期准备 下载相同版本的OpenCV与OpenCV-Co
Ubuntu 20.04下OpenCV与OpenCV_contrib源码安装指南
值得一提的是，OpenCV_contrib 提供了许多非自由算法（如 SIFT）、前沿研究模块（如面部识别 FaceRecognizer）、增强现实（ARUco 标记）、文本检测与识别（Text Detection）等功能，极大增强了主库的能力。...
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