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AprilTags被广泛用作物体检测、定位应用的视觉标记并作为相机校准的目标。AprilTags类似于QR码但旨在编码更少的数据因此可以更快地解码这对于实时机器人应用程序非常有用。使用 AprilTags 作为校准模式的优点包括更好的特征点检测以及一致、可重复的检测。
二、使用功能界面进行相机校准
步骤 1生成校准模式
下载并准备标签图像
可以使用 Web 浏览器或运行以下代码从此处下载所有受支持系列的预生成标记
使用标记图像生成校准目标以实现特定的标记排列。图案图像包含在 中可用于打印图案。该示例使用 tag36h11 系列该系列在检测性能和误报检测的鲁棒性之间提供了合理的权衡。 在此模式上使用 函数会导致检测将各个标记的角位置组合在一起。函数可用于将此排列转换为列主排列如棋盘格。 准备图像以进行校准
准备校准图像时需要注意的几点 在本例中虽然图案打印在纸上但请考虑将其打印在保持平坦的表面上并且不会因潮湿等而变形。 由于校准程序假设图案是平面的因此图案中的任何缺陷例如不平坦的表面都会降低校准的准确性。 校准过程需要至少 2 张图案图像但使用 10 到 20 张图像会产生更准确的结果。 捕获图案的各种图像使图案填充大部分图像从而覆盖整个视野。例如为了最好地捕捉镜头失真请在图像帧的所有边缘放置图案的图像。 确保图案在捕获的图像中完全可见因为具有部分可见图案的图像将被拒绝。 第 2 步检测并本地化 AprilTags
函数用于检测和定位捕获图像中的标签并以棋盘方式排列它们以用作校准过程中的关键点。
步骤 3为校准模式生成世界点
生成的AprilTag模式使得标签采用棋盘格方式在这里正方形的大小被标签的大小所取代电路板的大小是从上一步获得的。测量标签一侧外黑边之间的标签大小。 步骤 4估计相机参数
使用图像和世界点对应关系可视化校准的准确性和外部相机参数。在捕获的图像中显示校准图案的平面。 检查检测到的图像点和重新投影点的位置这些点是使用估计的相机参数获得的。 使用其他校准模式
虽然此示例在校准模式中使用 AprilTags 标记但相同的工作流程也可以扩展到其他平面模式。 imagePoints从捕获的图像中获得的图像坐标中校准模式中的关键点。 世界点校准模式中关键点的对应世界点坐标。
如果有一种方法可以获得这些关键点校准工作流程的其余部分将保持不变。
三、将AprilTag校准模式支持集成到相机校准器应用程序中
为方便使用上述工作流程也可以集成到相机校准器应用程序中。整个工作流程保持不变步骤如下
1.使用四月标签添加图像。
2. 导入 AprilTags 的自定义模式检测器类。检测器必须执行以下操作 检测并本地化四月标签 为校准模式生成世界点
3. 估计相机参数。
四、程序
使用Matlab R2022b版本点击打开。版本过低运行该程序可能会报错
程序有偿获取评论区下留言博主看到会私信你。
