apriltag测距算法
时间: 2023-12-07 16:39:39 浏览: 47
根据提供的引用内容,AprilTag是一个视觉基准库,可以用于AR、机器人、相机校准等领域。它通过特定的标志(类似于二维码,但降低了复杂度以满足实时性要求),可以快速地检测标志,并计算相对位置。因此,AprilTag可以用于测距。
具体实现方法可以参考以下步骤:
1.使用AprilTag进行标志检测,获取标志的像素坐标和ID。
2.根据相机内参和畸变参数,将像素坐标转换为相机坐标系下的坐标。
3.根据标志的实际大小和ID,计算标志在相机坐标系下的位置和姿态。
4.根据标志的位置和姿态,计算相机与标志之间的距离。
下面是一个示例代码,用于演示如何使用AprilTag进行测距:
```python
import cv2
import apriltag
# 加载AprilTag检测器
detector = apriltag.Detector()
# 加载相机内参和畸变参数
camera_matrix = [[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]]
dist_coeffs = [k1, k2, p1, p2, k3]
# 加载标志的实际大小
tag_size = 0.1
# 加载标志的ID
tag_id = 0
# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 检测标志
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
result = detector.detect(gray)
# 获取标志的像素坐标和ID
if len(result) > 0:
corners = result[0].corners
tag_id = result[0].tag_id
# 将像素坐标转换为相机坐标系下的坐标
points = cv2.undistortPoints(corners.reshape(-1, 1, 2), camera_matrix, dist_coeffs)
# 计算标志在相机坐标系下的位置和姿态
pose, _, _ = detector.detection_pose(result[0], camera_matrix, dist_coeffs, tag_size)
# 计算相机与标志之间的距离
distance = pose[2, 3]
print('Tag ID:', tag_id)
print('Distance:', distance)
else:
print('No tag detected.')
```