Inc*_*nus 5 python opencv aruco
我想使用ArUco标记来检测对象并使用预定义的字典。
我只需要少量不同的标记。大约10点。我现在想知道不同预定义词典之间的优缺点是什么。
字典的标记数量和位大小不同。
到目前为止,我的想法是:
具有较少数量的标记会减少标记间的距离,因此出现错误的标记ID分类的机会。但是,可用的唯一标记的最大数量较少。
如果捕获的图像中的像素大小很小(标记打印得很小/在图像中很远),则具有较低的位大小有助于更好地识别标记。但是,可用的唯一标记的最大数量较少。
到目前为止,我的思考过程是否正确?我有想念吗?
因此,对我来说,仅需要10个不同的标记,我可能应该坚持使用DICT_4X4_50词典来获得最佳的标记检测结果?
还是用更少的标记来创建自己的字典以增加标记间距离会更好?
小智 7
我是ArUco的主要开发人员。我个人推荐ARUCO_MIP_36h12词典的前10个标记。除非您以极低的分辨率进行工作,否则在使用4x4或3x3之类的小标记时,并没有真正的改善。这是因为库在内部将检测到的标记减小到较小的大小(大约50x50位,而不管其在实际图像中的尺寸如何),并且正是在这种分辨率下对代码进行了分析。
在第3.2节中的最新论文https://www.researchgate.net/publication/325787310_Speeded_Up_Detection_of_Squared_Fiducial_Markers中描述了ArUco库的完整解释的管道 。另外,您可以在https://docs.google.com/document/d/1QU9KoBtjSM2kF6ITOjQ76xqL7H0TEtXriJX5kwi9Kgc上的文档中了解更多信息。
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