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。

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( I, 'sobel',
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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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