opencv aruco距离

OpenCV中的aruco模块是用于检测和识别二维码（也称为aruco标记）的功能。aruco标记是一种特殊的二维码，可以用于相机姿态估计、相机标定、物体跟踪等应用。

在OpenCV中，aruco模块提供了一些函数来计算aruco标记之间的距离。具体而言，可以使用`cv2.aruco.estimatePoseSingleMarkers()`函数来估计单个标记的姿态，然后使用`cv2.norm()`函数计算两个标记之间的欧氏距离。

以下是一个示例代码，展示了如何计算两个aruco标记之间的距离：

import cv2
import numpy as np

# 定义aruco字典和参数
aruco_dict = cv2.aruco.Dictionary_get(cv2.aruco.DICT_4X4_50)
parameters = cv2.aruco.DetectorParameters_create()

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 检测aruco标记
corners, ids, rejectedImgPoints = cv2.aruco.detectMarkers(image, aruco_dict, parameters=parameters)

# 计算两个标记之间的距离
if len(corners) >= 2:
    marker1 = corners[0][0]
    marker2 = corners[1][0]
    distance = np.linalg.norm(marker1 - marker2)
    print("Distance between marker 1 and marker 2:", distance)
else:
    print("Not enough markers detected.")

# 显示图像并绘制标记
image = cv2.aruco.drawDetectedMarkers(image, corners, ids)
cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，上述代码中的`image.jpg`是待检测的图像文件路径。你可以根据实际情况修改该路径。