OpenCVSharp之ArucoSample例程

最新推荐文章于 2025-10-07 09:32:54 发布

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本文介绍了如何利用OpenCVSharp库中的Aruco模块进行标记检测。ArUco是一个快速的黑白Marker位姿估计库，适用于机器人导航、增强现实等领域。通过设置DetectorParameters，可以调整检测过程中的参数，如角落细化方法和字典选择。在检测到标记后，可以通过Cv2.GetPerspectiveTransform和Cv2.WarpPerspective进行投影变换和图像扭曲，实现标记的精确识别与处理。

ArUco：是一个根据预设黑白Markers来估计相机位姿的开源库。该库由C++编写，运行速度很快。已被应用在了机器人导航、增强现实和目标姿态估计中。

DetectorParameters ：检测标记程序的参数

属性：

CornerRefinementMethod：角落细化方法（CORNER_REFINE_NONE：没有细化，CORNER_REFINE_SUBPIX：亚像素细分，CORNER_REFINE_CONTOUR ：使用轮廓点）

CornerRefinementWinSize：角落细化过程的窗口大小（像素，默认值为5）

PredefinedDictionaryName：字典 ，DICT_6X6_250 是一个预定义的字典，它包含6x6位的marker，总共有250个marker，字典越小，内部距离就越大，容错性越强

基本标志检测

public static void DetectMarkers(
	InputArray image,
	Dictionary dictionary,
	out Point2f[][] corners,
	out int[] ids,
	DetectorParameters parameters,
	out Point2f[][] rejectedImgPoints
)

Parameters：

image：输入图像

dictionary：只是将搜索的标记类型

corners：检测到的标记角向量。每个标记都有四个角。对于检测到的N个标记，该阵列的维数为Nx4。角的顺序是从左上角顺时针的。

ids：检测到的标记的标识符向量。标识符类型为int。对于检测到的N个标记，标识符的大小也是N。标