opencv apriltag 测距

使用OpenCV中的AprilTag库可以实现测距。AprilTag是一种二维码，可以在图像中被检测和识别。通过检测AprilTag在图像中的位置和大小，可以计算出相机与AprilTag之间的距离。

具体步骤如下：
1. 从图像中检测出AprilTag的位置和大小。
2. 根据AprilTag的大小和相机的内参矩阵，计算出AprilTag在相机坐标系下的位置。
3. 根据AprilTag在相机坐标系下的位置和相机的外参矩阵，计算出相机在世界坐标系下的位置。
4. 根据相机在世界坐标系下的位置和AprilTag在世界坐标系下的位置，计算出相机与AprilTag之间的距离。

以下是一个使用OpenCV中的AprilTag库实现测距的示例代码：

import cv2
import apriltag

# 创建AprilTag检测器
detector = apriltag.Detector()

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 检测AprilTag
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
result = detector.detect(gray)

# 计算距离
if len(result) > 0:
    tag_size = 0.1 # AprilTag的实际大小（单位：米）
    fx = 500 # 相机内参矩阵中的fx
    fy = 500 # 相机内参矩阵中的fy
    cx = img.shape[1] / 2 # 相机内参矩阵中的cx
    cy = img.shape[0] / 2 # 相机内参矩阵中的cy
    camera_matrix = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]]) # 相机内参矩阵
    dist_coeffs = np.zeros((4,1)) # 相机畸变系数
    rvec, tvec = detector.detection_pose(result[0], camera_matrix, dist_coeffs) # 计算相机位姿
    distance = np.linalg.norm(tvec) # 计算相机与AprilTag之间的距离
    print('Distance:', distance)

# 显示结果
cv2.imshow('Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()