1-基于ArUco码的标记与检测

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模块基于ArUco库，这是一个检测二进制marker的非常流行的库，是由Rafael Muñoz和Sergio Garrido完成的。
aruco的函数包含在c++ #include （注意，该库存在于opencv-contrib）。

2-aruco码组成

aruco是一种合成的方形标记：由一个宽的黑色边框和一个内部ID（二进制矩阵）组成。黑色边框有利于对图形标记的快速检测，内部id则允许它的标识和错误检测。

aruco是一个显示増强技术的库(OPENCV)，它包含许多预定义的不同大小和尺寸的标识。每个aruco标记都有一个固定的内部矩阵，由二进制编码组成。

应当注意到，我们需要检测到一个Marker在空间中发生了旋转，但是，检测的过程需要确定它的初始角度，所以每个角落需要是明确的，不能有歧义，保证上述这点也是靠二进制编码完成的。

3-aruco码方形轮廓检测

底层数据处理：方法一

一、初始图像

二、换成灰度图像

三、自适应二值化

四、形态学操作

五、轮廓提取

六、四边形筛选
1）采用《道格拉斯—普克(Douglas一Peukcer)算法》
通过该算法，可以减少轮廓中点的数量，找到能包容指定点集的最小点集，只需统计该点集的点的数量是否为４、检测点集是否闭合和保证相邻边的角度小于等于１８０°则便能筛选出凸四边形轮廓，且ＤＰ算法将四边形的四个顶点按照逆时针排序，保证轮廓的有向性。

2）去除边长较小轮廓

二、透视变换

参考opencv透视变换。

opencv-aruco库：方法二

4-ArUco识别

一、编码方式
ArUco码作为广泛应用于增强现实的标记，其种类繁多，尺寸（比特位的个数）也可根据实际的需要生成想要的标记，但都是由黑色边框和内部ｉｄ组成，且内部ｉｄ釆用基于海明码的编码方式，即将整个标记分成n x n的表格，其内部(n-1)x(n-1)区域为ｉｄ区域。其中黑色格子代表０，白色格子代表１，通过采用特定的编码方式确定此标记的唯一ｉｄ。

二、内部编码的识别

当获得方形图像的正面视图之后，需要验证其是否为标记图像。为了让标记只含有黑白两种颜色，需要对候选标记区域的灰度图使用大律〇ＳＴＵ算法（二值化），去除灰像素，只留下黑白像素，便于验证候选标记的周围一圈是否为黑色以及提取内部ｉｄ矩阵。具体的流程为：
1）对标记进行颜色提取。将得到的方形图像分割为 n x n等大小的小方格，然后统计每个小方格内像素值为０和１的数量，若该方格内的像素值为０的数量大于所设定的阈值，那么则认定此方格为黑色方格，否则为白色方格。其次对紧邻轮廓边缘的方格判断其是否都为黑色方格，若是则认定此方形图像为候选标记。

2）提取内部ｉｄ矩阵。根据黑白方格的判定原则将提取到的０、1放入内部编码矩阵。由于拍摄角度的问题，摄取到的标记图像可能有４种方向，分别对应４种编码，其中之一为符合要求的编码。
3）根据海明距离得到最终的ｉｄ编码。海明距离就是序列相同位置上数据不同的个数，对于海明码１１０１０１１１和１０１１０１１１，数据位分别为１０１１和０１１１，第三位和第四位不同，那么这两个海明码的海明距离为２。通过分别计算４个方向上海明码与当前标记的海明码的海明距离，若有一个海明距离为０，则证明此标记为设定标记，此时的ｉｄ为最终的ｉｄ信息。
4）**角点细化。**为了保证标记定位的精度，需要对检测到的标记的４个顶点位置进一步的细化，以亚像素级顶点坐标为最终的顶点位置。