使用OpenCV检测ArUco标记板

最新推荐文章于 2025-10-15 00:06:13 发布
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使用OpenCV检测ArUco标记板

ArUco标记是一种在计算机视觉中常用的二维条形码，用于定位和姿态估计任务。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，可以用于处理和分析图像。在本文中，我们将使用OpenCV来检测ArUco标记板，并获得其姿态信息。

要开始使用OpenCV检测ArUco标记板，我们首先需要安装OpenCV库。确保你已经正确安装了OpenCV，并具备Python编程环境。接下来，我们将介绍实现这一任务的代码。

import cv2
import cv2.aruco as aruco

# 加载ArUco字典
aruco_dict = aruco.Dictionary_get(aruco.DICT_4X4_50)

# 创建ArUco参数
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使用OpenCV检测ArUco标记
TechBurst的博客
08-22 596
通过检测ArUco标记，可以确定相机相对于该标记的位置和方向。在本文中，我们将使用OpenCV库来检测ArUco标记。接下来，我们将创建一个Python脚本，使用OpenCV库来检测ArUco标记。在此之前，需要准备一张包含ArUco标记的图片。通过这种方式，我们可以使用OpenCV库快速轻松地检测ArUco标记。在此代码中，我们首先读取包含ArUco标记的图片，并将其转换为灰度图像。然后，我们设置ArUco字典和参数，并使用。运行代码后，我们应该在屏幕上看到一个显示ArUco标记检测结果的窗口。
使用OpenCV检测ArUco码
uote_e的博客
08-24 1595
ArUco码是一种由Universidad de Zaragoza推出的二维码，与其他二维码不同的是，它可以在相对较小的距离和角度下识别。总结而言，OpenCV提供了快捷简便的API来处理ArUco码，无论是检测已知的码还是生成并检测新的码，都非常方便。首先，我们需要安装OpenCV库，并准备好一张包含ArUco码的图片。运行以上代码后，就可以看到包含ArUco码的图片中，所有的ArUco码都已被框出并标记了编号。运行以上代码后，就可以看到生成的ArUco码被框出并标记了编号。
【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 1336
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使用aruco模块
qq_25776687的博客
08-28 650
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。
【讲解+样例】使用opencv对aruco Markers识别
王尼莫的博客
09-27 3488
aruco又称为aruco标记、aruco标签、aruco二维码。ArUco 标记通常是正方形的黑白图案。由黑色边框和内部的二进制矩阵组成。内部矩阵编码了一个唯一的 ID。它有不同大小的 Aruco 标记，如 4x4, 5x5, 6x6, 7x7 等，指的是内部矩阵的尺寸。不同的字典定义了不同的标记集，如 DICT_6X6_250 表示 6x6 大小的 250 个唯一标记。
[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
ArUco 相关（opencv）
蜗牛博客
06-26 1331
使用opencv创建和检测aruco图
34 使用 OpenCV 和 Python 检测 AruCo 标记
09-11
在本教程中，您将学习如何使用 OpenCV 和 Python 检测图像和实时视频流中的 ArUco 标记。 这篇博文是我们关于 ArUco 标记物和基准点的三部分系列中的第二部分： 使用 OpenCV 和 Python 生成 ArUco 标记（上周的...
使用 conan-ue4cli 在 UE4/UE5 中使用 OpenCV 进行 ArUco 标记跟踪
10-26
完成配置后，就可以开始编写使用OpenCV进行ArUco标记检测和跟踪的代码了。 在这项技术的实践中，需要关注几个核心环节。首先是ArUco标记的生成和打印，然后是在实际应用中使用OpenCV对相机捕获的视频帧进行处理，...
35 使用 OpenCV 和 Python 生成 ArUco 标记 （python代码 完整案例，含数据）
09-11
使用 OpenCV 检测图像和视频中的 ArUco 标记（下周的教程） 使用 OpenCV 自动确定 ArUco 标记类型（两周后的博客文章） 与 AprilTags 类似，ArUco 标记是计算机视觉算法可以轻松检测的 2D 二进制模式。 通常，我们...
OpenCV检测ArUco标记
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
04-22 733
OpenCV检测ArUco标记检测ArUco标记前言标记和字典标记创建标记检测姿势估计选择字典预定义词典自动词典生成动词典生成检测器参数门槛自适应阈值常数轮廓过滤比特提取标记识别角点细化 检测ArUco标记 前言 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
Aruco标签定位、测距、三维位置估算 opencv应用
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03-08 3898
摄像头要一开始对准aruco标签才开始运行。+ 相机标定文件（参考我的上篇文章）+ aruco标签6*6。
使用 OpenCV 实现 ArUco 码识别与坐标轴绘制
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05-19 1330
本文介绍了如何使用 Python 和 OpenCV 实现 ArUco 码的识别与坐标轴绘制。ArUco 码广泛应用于机器人、增强现实和相机标定等领域。文章首先指导读者安装 OpenCV 并准备相机内参和畸变参数，随后提供了完整的代码示例，展示了如何检测图像中的 ArUco 码、估计其姿态并绘制三维坐标轴。运行效果包括识别 ArUco 码并显示其边框及坐标轴，便于调试和验证相机姿态估计。文章还解答了常见问题，如未检测到 ArUco 码或坐标轴显示错误的原因，并总结了通过本文学到的关键技能。
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OpenCV学习——ArUco模块
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 3779
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。...
OpenCV4学习笔记（77）——ArUco模块之aruco标记板
邱小兵的博客
06-08 5990
失踪人口回归~~~上一次更新博客已经是十天前的事情，害(｡･∀･)最近挺忙的，蛮多事情要做，同时还在学习新的东西，所以就把整理OpenCV笔记这件事暂且先放一放了。 言归正传，今天要整理的内容依然是有关于OpenCV的拓展模块ArUco，那就是aruco标记板的创建和标记检测，同时使用到增强型标记检测，最后利用检测出的标记对aruco标记板进行姿态估计。 在之前我们已经整理过什么是aruco标记了，那么aruco标记板又是何物？？？其实很简单，aruco标记板就是一系列来自相同字典的aruco标记的集合，我
Opencv之Aruco码的检测和姿态估计
tgj891的博客
02-22 6956
基于Opencv的Aruco码和Aruco码板的检测和姿态估计。
ArUco与OpenCV
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04-21 2万+
ArUco标记可以用于增强现实、相机姿势估计和相机校准等应用场景
vs2015+opencv3.4.6 ArUco标记检测
zfjBIT的专栏
07-02 931
给定一些ArUco标记可见的图像，检测过程必须返回检测到的标记列表。 每个检测标记包括： 图像中四个角的位置（按原始顺序）。 标记的id。 标记检测过程包括两个主要步骤： 检测候选标记。在该步骤中，分析图像以找到作为标记的候选的正方形形状。 它首先进行自适应阈值处理以对标记进行分割，然后从阈值图像中提取轮廓，并丢弃那些非凸起或不接近正方形的轮廓。 还应用了一些额外的过滤（去除太小或太大的轮廓...
opencv 检测aruco标定板的顶点
03-31
要检测aruco标定板的顶点，可以使用OpenCV的aruco模块。以下是一个基本的代码示例： ```python import cv2 import numpy as np import cv2.aruco as aruco # 读取输入图像 img = cv2.imread("calibration_image....
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