sinat_27017647的博客

AprilTag由两个主要部分组成：标签检测器和编码系统。检测器的工作是估计图片里标签可能的位置，换句话说，检测器试图找到比其外部具有更暗的内部的四边区域（“quad”）标签检测器A、检测线段方法是监测图像中的线。计算每个像素的梯度方向和大小，并将像素聚类成具有相似梯度方向和大小的分量。聚类算法类似于Felzenszwalb的基于图的方法：创建一个图，其中每个节点代表一个像素。在相邻...

为了获取相机的参数我在Camera calibration With OpenCV看了会。偶然之下我找到了python库的方法，使整个过程变得非常简单。 我完全忽略了上述链接（官方openCV文档）。 相反，我使用了以下python包。 我所要做的就是打印出存储库中包含的棋盘图案，在相机前面挥动并录制一个短视频，运行python文件。...

诸如视觉测距和彩色点云分割等应用基本上依赖于精确校准，以便从图像中获得额外的测量数据。提出的方法如第一部分所述，我们提出的方法通过提供虚拟校准助手来改进现有技术，该助理向用户提供建议并在校准达到指定精度时自动通知他们。我们的方法利用由马赛克组成的校准目标AprilTags [16]，即使目标的某些部分被遮挡，也可以在实况视频流上强力检测。用户与GUI交互以匹配我们软件建议的目标位置。在达到每个...

获取tag的位姿后，可以直接使用Eigen库的函数计算欧拉角获取tag的位姿，根据OpenCV的方法获取到的相机参数和distCoeffs，再使用对极几何（solvePnP）和罗德里格斯（Rodrigues）方法分别求出相机的旋转矩阵和位移，最后再获得欧拉角 vector<Point2f> corners; corners.push_back(P...