自识别标记(self-identifying marker) -（3） 用于相机标定的CALTag源码剖析（上）

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#源代码 #CALTag #代码解析

本文详细分析了用于相机标定的CALTag的MATLAB源代码，从灰度图的二值化到连通区域的计算与过滤。首先介绍二值化过程，采用自适应阈值方法，并通过形态学处理去除噪声。接着讨论过滤连通区域的策略，包括基于面积和欧拉数的标准，以区分真实标记和背景噪声。过滤后的连通区域展示了欧拉数的应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

CALTag的源代码（MATLAB）可以从如下网址下载：
https://github.com/brada/caltag
下面以一幅被遮挡的图I为例进行代码的详细分析：

1、 灰度图的二值化，计算连通区域

输入的灰度图为I，显示如下
这里写图片描述
二值化方法是基于Peter Kovesi在http://www.csse.uwa.edu.au/~pk/Research/MatlabFns/提供的adaptive thresholding方法。

T = adaptivethresh( I );

显示自适应二值化后的图像T:
这里写图片描述
用sobel算子检测边缘得到E，然后做了简单的形态学处理，去掉一些杂散的点，对应的代码如下

E = edge(
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自识别标记(self-identifying marker) -（4） 用于相机标定的CALTag源码剖析（下）
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点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达 点击上方蓝字关注我！之前我们说到该算法受限于棋盘格的约束，所以当棋盘被部分遮挡时，检测结果就不尽如人意，这篇文章给出了一个解决方法：用自识别标记来实现遮挡等复杂场景下的鲁棒的相机标定。什么是自识别标记？自识别标记在不同的论文中有不同称谓，比如self-identifying marker, self-identifying...
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一、什么是自识别标记（Self-identifying marker）？自识别标记在不同的论文中有不同称谓，比如self-identifying marker, self-identifying marker pattern, fiducial marker等, 在此我们统称为自识别标记。 自识别标记乍一看有点类似我们常见的二维码，其每个标记具有唯一性。和二维码不同的是，自识别标记在实际应用中通常由
【OpenCV】ArUco Marker
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计算机视觉实验五：标定相机参数
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单目标跟踪算法：Siamese RPN论文解读和代码解析
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一直在使用ROS的camera_calibration进行単目和双目的相机标定，但是从来没有关心过具体实现，我所知到的仅限于camera_calibration后端也是使用的OpenCV进行的标定运算。今日直接使用OpenCV进行相机标定时，发生了一些奇怪的现象，但是这些现象在使用camera_calibration时从未遇见过，看来其鲁棒性是不错的，所以今天打算阅读一下源码学习一下。 以下是我个人的笔记，并不最求全面，而是针对我个人的经验而记录的。主要记录源码中和我平时的用法不同或者我个人感觉源码处理恰当
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markers for ARUCO 一种汉明(海明)码的格子图 如图 百度百科解释汉明码规则概要:使用奇偶校验,具有一位纠错能力,校验位在2的次幂位置1,2,4,8,16,32... 具体参看: https://baike.baidu.com/item/%E6%B1%89%E6%98%8E%E7%A0%81/3226749?fr=aladdin
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如果使用的是realsense相机或者其他相机，可以先查看相机对应的话题修改以下参数）查看aruco_ros发布的话题。相机内参标定可以参考。话题，并打印话题结果。
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CALTag是一种高精度的相机标定方法，其原理和应用领域已在参考文献中详细介绍。相机内参标定是指确定相机的内部参数，包括焦距、主点坐标和畸变系数等，以便在图像中进行准确的测量和重建。 如果您想在实际项目中应用CALTag进行自识别标记，您需要设计适合项目特点的图案。根据引用中的介绍，您可以根据项目的要求选择不同的尺寸、数目和排列方式来设计图案。在设计图案时，需要注意以下几点： 1. 尺寸：根据图案在场景中的大小和距离，选择适当的尺寸，以保证标记能够在图像中清晰可见。 2. 数目：根据需要检测和跟踪的目标数量，确定图案中标记的数目。更多的标记可以提供更好的定位精度和鲁棒性。 3. 排列：根据场景中的约束条件和标记的布置方式，确定标记的排列方式。可以考虑使用规则的网格布局或特定的形状布局。 CALTag提供了相关的代码和工具来辅助设计标记图案。引用中提供了关于CALTag的C代码实现和使用MATLAB进行图像处理的信息。您可以根据CALTag的要求和您的具体项目需求，使用MATLAB中的图像处理工具箱进行图案设计和标定操作。 综上所述，CALTag是一种用于相机内参标定的方法，您可以根据项目需求设计自己的标记图案，并利用CALTag提供的代码和工具进行标定操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [自识别标记(self-identifying marker) -（5） 用于相机标定的CALTag图案设计](https://blog.youkuaiyun.com/electech6/article/details/52497679)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [matlabkmeansc代码-caltag:相机校准标签](https://download.youkuaiyun.com/download/weixin_38672812/18976773)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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