aruco识别坐标姿态

你可以使用 OpenCV 中的 ArUco 库来实现 ArUco 标记的姿态识别。以下是一个简单的示例代码，演示了如何使用 ArUco 库进行姿态估计：

import cv2
import cv2.aruco as aruco
import numpy as np

# 加载 ArUco 字典
aruco_dict = aruco.Dictionary_get(aruco.DICT_4X4_50)

# 创建 ArUco 检测器
parameters = aruco.DetectorParameters_create()

# 加载图像
image = cv2.imread('path_to_image.jpg')

# 转换图像为灰度
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测 ArUco 标记
corners, ids, rejected = aruco.detectMarkers(gray, aruco_dict, parameters=parameters)

# 绘制标记边框
aruco.drawDetectedMarkers(image, corners, ids)

# 估计标记的姿态
rvecs, tvecs, _ = aruco.estimatePoseSingleMarkers(corners, 0.05, cameraMatrix, distCoeffs)

# 绘制姿态
for i in range(ids.size):
    aruco.drawAxis(image, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs[i], tvecs[i], 0.1)

# 显示结果图像
cv2.imshow('ArUco Detection', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这段代码中，你需要将 `path_to_image.jpg` 替换为你要处理的图像的路径。它会检测图像中的 ArUco 标记，然后估计它们的姿态，并在图像上绘制标记和姿态。
请注意，你需要提供相机的内参矩阵 `cameraMatrix` 和畸变系数 `distCoeffs`，以便进行姿态估计。这些参数可以通过相机标定来获取。