2.5D视觉——Aruco码定位检测

最新推荐文章于 2025-04-15 21:12:53 发布
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分类专栏： 视觉算法开发 文章标签： aruco 视觉算法 视觉定位
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1.什么是Aruco标记

  ArUco标记最初由S.Garrido-Jurado等人在2014年发表的论文Automatic generation and detection of highly reliable fiducial markers under occlusion中提出。ArUco的全称是Augmented Reality University of Cordoba，下面给出ArUco标记的一些示例。
在这里插入图片描述
  ArUco标记是可用于摄像机姿态估计的二进制方形基准标记。它的主要优点是检测简单、快速，并且具有很强的鲁棒性。ArUco 标记是由宽黑色边框和确定其标识符（id）的内部二进制矩阵组成的正方形标记。ArUco标记的黑色边框有助于其在图像中的快速检测，内部二进制编码用于识别标记和提供错误检测和纠正。ArUco标记尺寸的大小决定内部矩阵的大小，例如尺寸为 4x4 的标记由 16 位二进制数组成。

  ArUco标记的尺寸可以任意的更改，为了成功检测可根据对象大小和场景选择合适的尺寸。在实际使用中，如果标记的尺寸太小，可能无法检测到它，这时可以选择更换较大尺寸的标记，或者将相机离标记更近一些。

  在机器人应用

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MATLAB算法实战应用案例精讲-【自动驾驶】激光雷达标定
qq_36130719的博客
05-23 2324
激光雷达在自动驾驶中的核心特征可以概括为三维环境感知、高分辨率、抗干扰能力。三维环境感知方面，3D激光雷达能够在短时间内向周围环境发射大量的激光束，探测距离是介于200-300m远距离和最大90°*30°的大视野探测能力；角分辨率最高可达0.05°*0.05°，保证了它在远距离仍然能准确探测、追踪多个目标，距离分辨率可以达到0.1mard，速度分辨率达到10m/s以内。
2.5D游戏地图场景大图
11-18
网上找到的地图素材，换点积分……纯2.5D素材，请各位收下
通过aruco码定位实现红绿灯检测（一）
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通过aruco码定位实现红绿灯检测（一） 文章目录通过aruco码定位实现红绿灯检测（一）前言一、aruco码是什么？二、红绿灯检测1.读取测试视频2.判断交通灯位置总结 前言 红绿灯检测属于小物体检测问题，虽然跟交通标志牌类似，都属于静态物体检测，但红绿灯的状态是实时发生变化的，这提升了检测的难度。所以我们根据识别到的aruco码进行划定区域。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、aruco码是什么？ 姿态估计（Pose estimation）在计算机视觉领域扮演着十分重要的角色：
USB相机标定，及通过aruco-ros包识别Aruco码，获取其位姿。
最新发布
m0_51638856的博客
04-15 789
Aruco码是一种基于二进制的二维标记，通常用于计算机视觉领域，尤其是在增强现实（AR）应用中。它是一个黑白的方形图形，包含一个独特的ID，通过定位和识别Aruco码的位置来获取信息。Aruco码的优势在于其可以在不同角度、光照条件下准确地被识别。主要用于计算机视觉、机器人定位、增强现实（AR）以及三维重建等领域。例如，在AR应用中，Aruco码可以帮助设备精准地识别位置和角度，并在现实世界中叠加虚拟对象。并且每个Aruco码包含一个特定的ID，因此它通常只存储一个短小的数字或字母组合。
aruco二维码检测原理详解与基于opencv的代码实现（自己详细整理）
诗筱涵的博客
04-03 1万+
aruco又称为aruco标记、aruco标签、aruco二维码等，其中 CharucoBoard GridBoard AprilTag 原理相通，只是生成字典不同，而AprilTag用于机器人领域或可编程摄像头比较多，而aruco CharucoBoard GridBoard则用于AR应用或智能眼镜比较多，都是用于实现精准定位，如无人机降落时就可以使用它实现精准降落。ArUco marker是一种汉明码方格图。
ArUco识别定位原理
jngwe的博客
12-04 3908
它由一个宽的黑边和一个内部的二进制矩阵组成，黑色的边界有利于快速检测到图像，Marker ID是他的二进制矩阵编码，Marker size是图片的大小。每个字典由不同数量的标记组成，id有效范围是 [ 0，字典包含的标记数 ）（如cv::aruco::DICT_6X6_250，有效 ID 从 0 变为 249），任何超出有效范围的特定 id 都会产生异常。大小与位数成比例指定。首先我们创建aruco标记时，需要先指定一个字典，这个字典表示的是创建出来的aruco标记具有怎样的尺寸、怎样的编码等等内容。
Aruco标签定位、测距、三维位置估算 opencv应用
dgut_guangdian的博客
03-08 3492
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。
基于ArUco的视觉定位（四）
等你下课
10-25 4603
这篇博客专门介绍一下MarkerMapper的实现原理，不了解MarkerMapper的可以先看一下我的上一篇博客：基于ArUco的视觉定位（三）。
1-基于ArUco码的标记与检测
zqb_123的博客
01-21 8822
1-简介 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）来获取相机的信息（位姿信息）。同样的，内部的二进制编码使得算法非常健壮，允许应用错误检测和校正技术的可能性。 aruco模块
ROS使用ARUCO识别二维码获取位置信息做定位使用
wgqabc的博客
02-19 6455
使用ARUCO识别二维码获取位置信息 1、安装软件 cd ~/catkin_ws/src git clone -b kinetic-devel https://github.com/pal-robotics/aruco_ros cd … catkin_make 在编译时遇到一个错误 /home/wgq/catkin_wgq/src/aruco_ros/aruco_ros/src/simple_double.cpp: In function ‘void image_callback(const ImageCo
aruco码识别
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加载预定义字典，生成aruco标记 import cv2 import numpy as np # 生成aruco标记 # 加载预定义的字典 dictionary = cv2.aruco.Dictionary_get(cv2.aruco.DICT_4X4_250) # 生成标记 markerImage = np.zeros((200, 200), dtype=np.uint8) for i in range(20): markerImage = cv2.aruco.drawMarker(dic.
视觉定位代码
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用于样本的定位，利用边缘处理，得到边缘后计算样本的中心坐标，看是否定位准确
Opencv之Aruco码的检测和姿态估计
tgj891的博客
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基于Opencv的Aruco码和Aruco码板的检测和姿态估计。
[OpenCV] aruco Markers识别
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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
基于ArUco的视觉定位
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参考如下:博客. 基于ArUco的视觉定位(1-3)https://www.freesion.com/article/4265319144/ 基于ArUco的视觉定位(4)https://www.pianshen.com/article/2491452618/
【计算机视觉】 相机姿态估计之标记检测-ArUco标记检测1
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06-02 1万+
姿态估计是非常重要的在许多计算机视觉应用程序:机器人导航、增强现实,和许多更多。 这个过程是基于找到对应点之间在现实环境和他们的2 d图像投影。 这通常是一个困难的一步,因此通常使用合成或基准标记使它更容易。 最受欢迎的方法是使用二进制广场基准标记。 这些标记的主要好处是一个标记提供了足够的通讯(四角)获得相机的姿势。 同时,内部二进制编纂使他们特别健壮,允许应用错误检测和校正技术的可能性。
基于ArUco的视觉定位（二）
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上一篇简单介绍了ArUco的安装与使用，这一篇用ArUco来实现相机的位姿估计。
使用aruco估算相机的世界位置（一）
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### ArUco 标记的生成与检测 ArUco 是一种基于正方形标记的增强现实技术，广泛应用于机器人导航、相机校准以及物体姿态估计等领域。以下是关于 ArUco 标记生成与检测的具体方法。 #### 字典的选择与作用 ArUco 字典定义了标记的类型及其编码方式[^1]。不同的字典对应着不同数量和复杂度的标记集合。常见的字典包括 `DICT_4X4_50` 到 `DICT_ARUCO_ORIGINAL` 等多种选项。如果未指定合适的字典，则无法正确生成或识别标记。 #### 标记生成工具 可以利用在线生成器或者本地脚本完成标记图像的创建。例如，在线项目 **arucogenOnline ArUco markers generator** 提供了一个便捷的方式来自动生成所需尺寸和参数的标记图片[^2]。其主要功能通过前端 JavaScript 实现，并存储于 `main.js` 文件中[^4]。 对于更复杂的场景需求，也可以参考 Python 教程库 **ArUCo-Markers-Pose-Estimation-Generation-Python** 中提供的代码样例来定制化生成过程[^3]： ```python import cv2 from cv2 import aruco def generate_marker(dictionary_name, id_number, marker_size=200): dictionary = getattr(aruco, f'{dictionary_name}') marker_image = aruco.drawMarker(dictionary=dictionary, id=id_number, sidePixels=marker_size) return marker_image if __name__ == "__main__": dic_type = 'DICT_6X6_250' identifier = 17 size = 300 img = generate_marker(dic_type, identifier, size) cv2.imwrite(f'marker_{identifier}.png', img) ``` 上述函数允许用户输入特定的字典名称、唯一 ID 号码以及期望输出分辨率大小后导出 PNG 图像文件形式的结果。 #### 检测流程概述 实际应用中的检测通常分为以下几个方面操作： 1. 加载摄像头捕获画面； 2. 转换成灰阶模式以便后续处理； 3. 应用角点提取算法寻找候选区域内的潜在目标位置； 4. 验证找到的目标是否属于预设好的某个具体类别下的合法实例成员之一；最后返回匹配成功的坐标信息列表连同旋转角度矩阵一起打包作为最终结果反馈给调用方程序使用即可满足大多数情况下基本的功能实现要求。 ---
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