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?