opencv相机标定 arucode

### 如何使用 OpenCV 进行相机标定并使用 ArUco 码

#### 使用 OpenCV 进行相机标定

为了确保高质量的相机标定，程序会等待一段时间后再捕捉图像。这允许用户调整棋盘格的位置以获取不同视角下的多张图片[^3]。

import numpy as np
import cv2
import glob

# 终止条件
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)

# 棋盘格尺寸
chessboard_size = (9, 6)
objp = np.zeros((np.prod(chessboard_size), 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:chessboard_size[0], 0:chessboard_size[1]].T.reshape(-1, 2)

# 存储三维点和对应的二维点坐标
objpoints = []  
imgpoints = []

images = glob.glob('calibration_images/*.jpg')

for fname in images:
    img = cv2.imread(fname)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, chessboard_size, None)

    if ret == True:
        objpoints.append(objp)

        refined_corners = cv2.cornerSubPix(
            gray,
            corners,
            winSize=(11, 11),
            zeroZone=(-1, -1),
            criteria=criteria
        )
        imgpoints.append(refined_corners)

        # 可视化检测到的角点
        cv2.drawChessboardCorners(img, chessboard_size, refined_corners, ret)
        cv2.imshow('Image', img)
        cv2.waitKey(500)

ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(
    objpoints,
    imgpoints,
    gray.shape[::-1],
    None,
    None
)

print("Camera matrix:")
print(mtx)
print("\nDistortion coefficients:")
print(dist)

cv2.destroyAllWindows()

这段代码展示了如何利用 `cv::findChessboardCorners` 函数定位棋盘上的角落，并通过调用 `cv::cornerSubPix` 来提高这些位置的精度。

#### 使用 ArUco 码进行自动识别

ArUco 标记是一种特殊的二维码形式，在机器人导航等领域有着广泛应用。下面是如何配置环境以及编写简单的 Python 脚本来读取摄像头流并解析其中可能存在的 ArUco 编码：

首先安装必要的库文件：

pip install opencv-contrib-python==4.5.4

接着创建如下所示的 Python 文件来处理视频帧中的 ArUco 检测逻辑：

import cv2
from cv2 import aruco


cap = cv2.VideoCapture(0)


aruco_dict = aruco.Dictionary_get(aruco.DICT_6X6_250)
parameters = aruco.DetectorParameters_create()


while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()

    if not ret:
        break
    
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    corners, ids, rejectedImgPoints = aruco.detectMarkers(
        gray,
        aruco_dict,
        parameters=parameters
    )

    detected_markers_frame = aruco.drawDetectedMarkers(frame.copy(), corners, ids)

    cv2.imshow('Detected Markers', detected_markers_frame)

    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
    if key == ord('q'):
        break
        
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

此段代码实现了基本功能——实时捕获来自默认摄像设备的画面，并尝试从中提取任何可用的 ArUco 符号信息[^1].