aruco 视觉定位python

Aruco是一个基于OpenCV的视觉标记系统，可以用于相机姿态估计和相机标定。在Python中，可以使用OpenCV的cv2库来实现Aruco的视觉定位。下面是一个简单的Python代码示例：

import cv2
import cv2.aruco as aruco

# 读取相机标定参数
camera_matrix = np.load('camera_matrix.npy')
dist_coeffs = np.load('dist_coeffs.npy')

# 初始化Aruco字典
aruco_dict = aruco.Dictionary_get(aruco.DICT_6X6_250)

# 初始化Aruco检测器参数
parameters = aruco.DetectorParameters_create()

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 检测Aruco标记
corners, ids, rejectedImgPoints = aruco.detectMarkers(img, aruco_dict, parameters=parameters)

# 绘制检测到的标记
img = aruco.drawDetectedMarkers(img, corners, ids)

# 估计相机姿态
rvecs, tvecs, _ = aruco.estimatePoseSingleMarkers(corners, 0.05, camera_matrix, dist_coeffs)
img = aruco.drawAxis(img, camera_matrix, dist_coeffs, rvecs, tvecs, 0.1)

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

在上面的代码中，我们首先读取相机标定参数，并初始化Aruco字典和检测器参数。然后读取测试图像，并使用`aruco.detectMarkers()`函数检测Aruco标记。接着，我们使用`aruco.drawDetectedMarkers()`函数绘制检测到的标记，并使用`aruco.estimatePoseSingleMarkers()`函数估计相机姿态。最后，我们使用`aruco.drawAxis()`函数将坐标轴绘制在图像上，并显示结果。