使用 MATLAB 进行 AprilTag 检测

最新推荐文章于 2024-09-19 07:00:00 发布
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分类专栏： MATLAB教程大全 文章标签： matlab 数学建模 开发语言
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本文介绍了如何使用 MATLAB 进行 AprilTag 的创建、放置、检测和姿态估计。通过 OpenMV 创建 TAG36H11 系列的 AprilTags，并在不同条件下进行测试。利用 MATLAB 的 readAprilTag 函数处理图像，进行 AprilTag 的准确检测，同时探讨了相机内在参数在姿态估计中的应用。

AprilTags 在概念上类似于 QR 码，因为它们是一种二维条形码。然而，它们被设计为编码小得多的数据有效载荷（4 到 12 位之间），从而使它们能够更稳健地从更远的范围内被检测到。

在这里插入图片描述

AprilTag 是机器人研究中流行的视觉基准系统。当我们做一些ROS相关的工作或者需要标注的东西的时候，就有AprilTag。这里我们使用 MATLAB 对 AprilTag 做一些研究。

创建 AprilTag

在这里，我们使用 OpenMV 在 TAG36H11 系列中创建 AprilTags。我们创建了从系列 0 到系列 5 的六个标签 ID 用于测试。

这是一个例子：TAG36H11 0

OpenMV 项目旨在创建低成本、可扩展、基于 Python 的机器视觉模块，旨在成为“机器视觉领域的 Arduino ”

在这里插入图片描述

放置 AprilTag

我们使用 AprilTag 来标记文档，以及 stapler eg，标签以不同的角度不规则地放置。我们的目的是测试识别的准确性</

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Hello！大家好，我是清流君，愿我的分享能助您一臂之力。荣幸与您共探移动机器人世界！✨
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二维码的检测工作的思路是提取一块四边形的区域，这个区域具有比周围亮度更低的特点。这个思路的主要优点是尽可能多的检测出所有可能的二维码，但是极有可能出现 false positive，后续的编码可以对野值进行剔除。
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Matlab April Tag Demo：April Tag算法的Matlab实现-matlab开发
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四月标签算法的 Matlab 实现，它也生成姿势 [x,y,z, pitch, roll, yaw] 信息。 在示例目录中运行 main.m，然后选择“Test Image”开始模拟。 以图形方式观看April标记算法的所有各个阶段。 https://april.eecs.umich.edu/software/apriltag
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利用MATLAB MEX函数实现AprilTag检测和三维姿态估计，为研究者提供了一种高效利用MATLAB进行机器人视觉研究和开发的途径。 AprilTag的检测算法通常涉及到图像处理和模式识别，其核心思想是使用事先定义好的标签图案...
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关于Ax = 0形式的求解，证明可以参考文章，拿走不谢。。既然B矩阵已经求出，那后面的事就是手到擒来了，按照公式编辑程序即可。相机内参A和B矩阵的关系（根据公式2-8），推出如下。
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四月标签3 AprilTag是在机器人技术研究中流行的可视基准系统。 此存储库包含AprilTag 3的最新版本，AprilTag 3，其中包括更快的检测器（> 2x），对小标签的检测率提高，灵活的标签布局和姿态估计。 AprilTag由一个具有最小依赖关系的小型C库组成。 您可以找到预生成布局的标签图像。 我们建议使用tagStandard41h12布局。 文件 AprilTag是以下论文的主题。 用法 安装 尽管用户也已经在Windows上成功安装，但官方仅支持linux操作系统。 默认安装会将标头放置在/ usr / local / include中，并将共享库放置在/ usr / local / lib中。 它还会在/ usr / local / lib / pkgconfig中安装一个pkg-config脚本，如果安装了python3，还将安装一个python包装器。 请注
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外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-IhoSuK39-1681781451948)(https://images.gitee.com/uploads/images/2021/0607/231052_5386c299_9137465.png “屏幕截图.png”)]解决办法是，因为opencv是4.0 所以我们需要改这个目录里面的为opencv4。还有错误，所以继续修改。
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Apriltag定位原理与测试 https://zhuanlan.zhihu.com/p/53367734 AprilTag视觉定位系统 https://blog.youkuaiyun.com/yjy728/article/details/78524814 Apriltag原理简介及源代码 https://blog.youkuaiyun.com/han784851198/article/details/90261197 ...
apriltag目标检测定位
12-31
### 使用 Apriltag 进行目标检测和定位的方法实现 #### 1. Apriltag 基本原理 Apriltag 是一种用于机器人视觉中的二维码标记，能够提供精确的位置和方向信息。通过摄像头捕捉到的图像中识别这些标记，可以计算出相机相对于标记的姿态（位置和旋转）。这使得 Apriltag 成为了理想的目标检测工具[^1]。 #### 2. 准备工作 要使用 Apriltag 进行目标检测和定位，需先安装相应的库文件并配置开发环境。对于 MATLAB 用户来说，可以直接利用现有的 Apriltag 工具箱；而对于 Python 或 C++ 开发者，则可以从 GitHub 上获取官方开源版本，并按照说明编译安装[^2]。 #### 3. 图像采集与预处理 启动摄像设备后，捕获含有 Apriltag 的场景图片作为输入数据源。通常情况下不需要复杂的预处理操作，因为 Apriltag 算法本身具备较强的鲁棒性和抗干扰能力，可以在不同光照条件下正常工作。 #### 4. Apriltag 检测算法应用 调用 Apriltag 库函数来解析图像帧内的所有可见标签实例。该过程涉及特征提取、模板匹配等多个环节，最终返回每个发现对象的具体坐标参数及其对应的 ID 编号。 ```python import cv2 from apriltag import Detector, Detection detector = Detector() image = cv2.imread('example.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) detections = detector.detect(image) for detection in detections: print(f"Detected tag with id {detection.tag_id} at pose:") print(detection.pose_t) # Translation vector (x,y,z) print(detection.pose_R) # Rotation matrix or quaternion depending on implementation ``` #### 5. 结果分析与可视化 根据获得的结果集绘制三维空间内各个 Apriltag 所处的确切方位图谱。借助 OpenCV 等图形界面库还可以实时显示跟踪效果，在实际应用场景下帮助验证系统的稳定性和精度表现。
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