Aruco 码精细化检测--参数说明
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frame = np.array(img)
paras = cv2.aruco.DetectorParameters()
paras.cornerRefinementMethod = cv2.aruco.CORNER_REFINE_SUBPIX
paras.cornerRefinementWinSize = 5
marker_corners_all, marker_ids_all, _ = cv2.aruco.detectMarkers(img, aruco_dict, parameters=paras)aruco::detectMarkers(test_image, dictionary, corners, ids, parameters, rejectedCandidates);
结合检测过程，逐一介绍参数含义。
（1）阈值化
检测的第一步是输入图像的阈值化。阈值化过程由以下几个参数决定：
adaptiveThreshWinSizeMin,adaptiveThreshWinSizeMax,adaptiveThreshWinSizeStep
adaptiveThreshWinSizeMin和adaptiveThreshWinSizeMax 参数代表选择的自适应阈值窗口大小（以像素为单位）间隔（具体参见Opencv的 threshold()函数）。
adaptiveThreshWinSizeStep表示窗口从adaptiveThreshWinSizeMin到adaptiveThreshWinSizeMax大小的增量。
例如，对于adaptiveThreshWinSizeMin=5，adaptiveThreshWinSizeMax=21，adaptiveThreshWinSizeStep=4，那么将会产生5个阈值化步骤，窗口大小分别为5, 9, 13, 17 和 21。在每个阈值化图像中，都会选出一些marker候选。
如果marker大小太大的话，较小的窗口大小可能会切割marker的边界，所以它将不会被检测到。另一方面，如果marker太小的话，较大的窗口大小也会有类似的效果。此外这一过程将会趋向于全局阈值，而失去了自适应的特性。最简单的例子是对adaptiveThreshWinSizeMin和adaptiveThreshWinSizeMax使用相同的值，这样就只会执行一次阈值化步骤。但是，最好还是使用一个范围的值作为窗口大小，虽然较多的阈值化步骤会在一定程度上降低性能。
缺省参数:adaptiveThreshWinSizeMin=3, adaptiveThreshWinSizeMax=23, adaptiveThreshWinSizeStep=10
double adaptiveThreshConstant这一参数表达了阈值状态下的常量（参见Opencv函数）。它的默认值是大多数例子下较好的情况。 默认值: 7
(2)轮廓滤波
阈值化之后，我们需要检测轮廓。我们并不会把所有的轮廓都当作是候选。在不同步骤中，我们通过滤波剔除一些不太可能是marker的轮廓。需要注意到，我们需要平衡检测的性能和效率。所有考虑到的轮廓都会在接下来的过程中做进一步处理，这通常产生了更高的计算消耗。所以，我们希望能够在这一阶段就丢弃错误的候选。另一方面，如果滤波的条件过于苛刻，事实上的marker轮廓可能会被错误地剔除。
double minMarkerPerimeterRate,double maxMarkerPerimeterRate
这些参数决定了marker的最小值和最大值，具体来说，是最大最小marker的周长。它们并不是以绝对像素值作为单位，而是相对于输入图片的最大尺寸指定的。
例如，图像大小为640 x 480，最小相对marker周长为0.05的图像，将会产生一个最小周长640*0.05=32(像素)的marker，因为640是图像的最大尺寸。参数maxMarkerPerimeterRate 也是类似的。
如果minMarkerPerimeterRate太小，检测阶段性能会降低，因为会有更多的轮廓进入到接下来的阶段。这一弊端对于 maxMarkerPerimeterRate参数而言不是那么显著，因为小的轮廓数目通常要多于大的轮廓。选取minMarkerPerimeterRate值为0，就相当于考虑了图像中的所有轮廓，但是出于性能考虑这是不推荐的。
缺省值:minMarkerPerimeterRate=0.03, maxMarkerPerimeterRate = 4.0
double polygonalApproxAccuracyRate
我们对所有的候选进行多边形近似，只有近似结果为方形的形状才能通过测试。这一值决定了多边形近似产生的最大误差（参见approxPolyDP() 函数）。
这一参数是相对于候选长度的（像素上）。所以如果候选的周长为100像素，polygonalApproxAccuracyRate的值为0.04，那么最大的误差应当为100*0.04=5.4像素。
在大多例子中，缺省参数的表现已经很好了，但对高失真的图像，我们需要更大的误差值。
缺省值：0.05
double minCornerDistanceRate
同一张marker中每一对角的最小距离。这是相对于marker周长的值。像素的最小距离为Perimeter（周长）*minCornerDistanceRate.
缺省值: 0.05
double minMarkerDistanceRate
两张不同的marker之间的任一对角的最小距离。它表示相对于两个marker的最小标记周长。如果两个候选太接近，较小的一个被忽略。
缺省值：0.05
int minDistanceToBorder
marker角到图像边缘最小距离。部分图像边缘被遮挡的marker也能被正确地检测出来，如果遮挡部分比较小的话。但是，如果其中一个角被挡住了，返回的角通常在图像边界的一个错误的位置。
如果marker角的位置很重要的话，例如你想要做pose检测，最好舍弃掉那些离图像边缘太接近的角。否则就没有必要。
缺省值：3
（3）比特位提取
检测到候选后，需要分析每个候选的比特位，来确定它们是不是marker。在分析二进制编码之前，需要提取出比特位。为达到这个目的，将对透视变换后的图像使用Otsu进行阈值化，来分离黑色和白色像素。
以下是一个透视变换后的图像。
接下来，图像被划分为网格，和marker位数相同。在每个单元格里，我们统计黑色和白色的个数，决定这个单元格的比特位。以下参数可以自定义这一过程：
int markerBorderBits
这个参数指定了marker边界的宽度。这和每个比特位的大小相关。因此，值为2意味着边界的长度是两个内部比特位的长度。这个参数需要和你使用的Marker边界大小一致，边界的大小可以在绘制函数如 drawMarker()中设置。
缺省值：1
double minOtsuStdDev
这个参数决定了进行Otsu的最小标准差的像素值。如果偏差很低，可能意味着所有方形都是黑色的(或白色的），Otsu将不起作用。如果是这样的话，所有比特位都根据平均值大于还是小于128被设为0或者1。
缺省值：5.0
int perpectiveRemovePixelPerCell
这个参数决定了透视变换后图像的像素数目（每个单元格，包含边界）。这是上图中红色正方形的大小。例如，假设我们在处理5x5比特位、边界为1比特位的marker。然后，每一个维度的单元格（比特位）的个数 为：5+2*1=7（边界需要被统计2次）。单元格总体大小为：7x7。
如果perpectiveRemovePixelPerCell的值为10，那么获取到的图像大小为10*7=70 -> 70x70 。这个参数选择更大的值可以提升比特位的提取过程（在某一程度上），但是它同样也降低了性能。
缺省值：4
double perspectiveRemoveIgnoredMarginPerCell
当提取每个单元格的比特位时，需要统计黑色和白色的像素个数。一般而言，我们不推荐考虑单元格的所有像素。反之，最好忽略单元格的一些像素。原因在于，透视变换之后，单元格的颜色不会完全分离，白色的单元格可能会混入一些黑色的单元格（反之亦然）。因此，最好忽略这些像素，以避免错误的像素计数。例如以下图像。
只考虑处在绿色正方形中的像素。我们可以在右边的图像中看到，最终的像素包含了邻域单元格更少的噪声。该参数指明了红色和绿色正方形之间的距离。参数值是相对于单元格整体的大小的。例如，如果单元格的大小为40像素，参数值为0.1，那么大小为40*0.1=4像素的边界将被剔除。这意味着每个单元格实际上要分析的像素大小为32x32，而不是40x40。
缺省值：0.13
4）Marker ID检测
比特位提取之后，接下来的步骤是检查提取的编码是否属于marker字典，有必要的话，还需要做错误检测步骤。
double maxErroneousBitsInBorderRate
marker边界的比特位应当是黑色的。这个参数指明了允许的边界出错比特位的个数。如边界可以出现的白色比特位的最大值。它的大小相对于marker中的比特位总数。
缺省值：0.35
double errorCorrectionRate
每个marker字典有一位可以纠正的理论最大值（Dictionary.maxCorrectionBits）。但是，这个值可以由errorCorrectionRate 参数来修改。例如，如果允许纠正的比特位（对于使用的字典）数目为6， errorCorrectionRate的值为0.5，那么实际上最大的可以纠正的比特位个数为6*0.5=3。这一值对减少错误容忍率以避免错误的位置识别很有帮助。
缺省值：0.6
（5）角落细化
当我们检测完marker，并且验证了它们的id之后，最后要做的一步是在角落处的亚像素级的细化（参见OpenCV cornerSubPix())。注意，这一步是可选的，仅在我们对marker角位置的准确性要求很高时才有意义。例如，pose的检测。这一步骤很耗费时间，所以默认下是不做的。
bool doCornerRefinement
这个参数决定了是否要进行角落亚像素级细化过程，如果对角点的准确性要求不高，可以不进行这一过程。
缺省值：false
int cornerRefinementWinSize
这个参数决定了亚像素级细化过程的窗口大小。较大的值可以产生窗口区域内比较靠近的图像角，marker角会移动到一个不同的错误的地方。除此之外这还会影响到性能。
缺省值：5
int cornerRefinementMaxIterations,double cornerRefinementMinAccuracy
这两个值决定了亚像素级细化过程的结束条件。cornerRefinementMaxIterations指明了迭代的最大次数，cornerRefinementMinAccuracy 是结束这一过程前的最小错误值。
如果迭代次数过高，这会影响到性能。此外，如果太小的话，亚像素级细化就基本没有发挥作用。
缺省值：cornerRefinementMaxIterations=30, cornerRefinementMinAccuracy= 0.1