一、什么是Aruco?
Aruco 是一款基于OpenCV的开源图像识别软件包,用于解决物体的识别、姿态估计、跟踪等问题。其中“AR”使用电脑图像技术实现了对象的增强现实。
二、Aruco的工作流程
在图像处理中,一般流程是:
- 获取图像,
- 对图像进行预处理,如降噪、增强对比度等操作,
- 识别目标,
- 标定目标位置。
Aruco的工作流程大致也是如此,只是在第三和第四步中的所识别和标定的目标是二维码、码盘等图形。
三、如何进行二维码的识别与标定
下面一个完整的Aruco二维码的识别以及标定工作示例:
import cv2 import cv2.aruco as aruco # 读取图像,转为灰度图像 img = cv2.imread('marker.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 创建aruco字典对象 aruco_dict = aruco.Dictionary_get(aruco.DICT_6X6_250) # 创建aruco参数对象 parameters = aruco.DetectorParameters_create() # 检测所有的角落 corners, ids, rejectedImgPoints = aruco.detectMarkers(gray, aruco_dict, parameters=parameters) # 绘制所有的角落 img = aruco.drawDetectedMarkers(img, corners) # 显示图像 cv2.imshow("result", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
这段代码中,我们首先读入一张图片,并将其转为灰度图像。接着,我们创建了一个aruco字典对象,并创建了一个aruco参数对象。然后,我们调用aruco.detectMarkers()方法检测出所有的角落。最后,我们使用aruco.drawDetectedMarkers()方法将所有的角落绘制出来并显示图像。
四、如何进行姿态估计
下面一个完整的Aruco二维码的姿态估计工作示例:
import cv2 import cv2.aruco as aruco import numpy as np # 读取图像,转为灰度图像 img = cv2.imread('marker.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 创建aruco字典对象 aruco_dict = aruco.Dictionary_get(aruco.DICT_6X6_250) # 创建aruco参数对象 parameters = aruco.DetectorParameters_create() # 检测所有的角落 corners, ids, rejectedImgPoints = aruco.detectMarkers(gray, aruco_dict, parameters=parameters) # 获取相机矩阵和畸变系数 camera_matrix = np.array([[500, 0, 320], [0, 500, 240], [0, 0, 1]]) dist_coeffs = np.zeros((4, 1)) # 估计每个marker的位姿 rvec, tvec, _ = aruco.estimatePoseSingleMarkers(corners, 1, camera_matrix, dist_coeffs) # 把位姿估计结果绘制到图像上 for i in range(len(ids)): aruco.drawAxis(img, camera_matrix, dist_coeffs, rvec[i], tvec[i], 1) # 显示图像 cv2.imshow("result", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
这段代码中,我们首先读入一张图片,并将其转为灰度图像。接着,我们创建了一个aruco字典对象,并创建了一个aruco参数对象。然后,我们调用aruco.detectMarkers()方法检测出所有的角落。接下来,我们给出相机的内参和畸变参数。然后,我们调用aruco.estimatePoseSingleMarkers()方法估计每个marker的位姿。最后,我们使用aruco.drawAxis()方法将位姿绘制出来并显示图像。
五、如何进行跟踪
下面是一个Aruco二维码跟踪示例:
import cv2 import cv2.aruco as aruco import numpy as np # 获取相机矩阵和畸变系数 camera_matrix = np.array([[500, 0, 320], [0, 500, 240], [0, 0, 1]]) dist_coeffs = np.zeros((4, 1)) # 创建aruco字典对象 aruco_dict = aruco.Dictionary_get(aruco.DICT_6X6_250) # 创建aruco参数对象 parameters = aruco.DetectorParameters_create() # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) # 执行跟踪 while True: ret, frame = cap.read() if ret: # 转为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测所有的角落 corners, ids, rejectedImgPoints = aruco.detectMarkers(gray, aruco_dict, parameters=parameters) # 估计每个marker的位姿 rvecs, tvecs, _ = aruco.estimatePoseSingleMarkers(corners, 1, camera_matrix, dist_coeffs) # 把位姿估计结果绘制到图像上 if ids is not None: for i in range(len(ids)): aruco.drawAxis(frame, camera_matrix, dist_coeffs, rvecs[i], tvecs[i], 1) # 显示图像 cv2.imshow("frame", frame) # 按Esc键退出程序 if cv2.waitKey(1) == 27: break # 释放摄像头并销毁所有窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows()
这段代码中,我们首先给出相机的内参和畸变参数。然后,我们创建了一个aruco字典对象,并创建了一个aruco参数对象。接下来,我们打开摄像头,不断执行跟踪。
在循环中,我们首先读取一帧图像,并将其转为灰度图像。接着,我们调用aruco.detectMarkers()方法检测出所有的角落,再使用aruco.estimatePoseSingleMarkers()方法估计每个marker的位姿,最后使用aruco.drawAxis()方法将位姿绘制出来并在图像上显示。
六、总结
本文详细讲解了如何使用Aruco进行图像识别和跟踪。通过本文的学习,读者可以掌握Aruco的基本使用,了解其在图像识别和跟踪中的应用。读者可以在此基础上进一步扩展相关应用,突破更多技术难题。