python使用cv2.aruco模块对图像中的二维码位姿估计代码参考

时间: 2023-06-10 15:04:14 浏览: 50
import cv2 import numpy as np #读取图像 img = cv2.imread('test.jpg') #设置二维码字典类型 aruco_dict = cv2.aruco.Dictionary_create(5, 5) #生成Marker markerImage = np.zeros((200, 200), dtype=np.uint8) markerImage = cv2.aruco.drawMarker(aruco_dict, 23, 200, markerImage, 1) #拼接图像 height, width = img.shape[:2] smaller_img = cv2.resize(markerImage, (0,0), fx=0.2, fy=0.2) x_offset = width - 200 y_offset = height - 200 img[y_offset:y_offset+smaller_img.shape[0], x_offset:x_offset+smaller_img.shape[1]] = smaller_img #设置二维码参数 parameters = cv2.aruco.DetectorParameters_create() #检测二维码 markerCorners, markerIds, rejectedCandidates = cv2.aruco.detectMarkers(img, aruco_dict, parameters=parameters) #计算位姿 if markerIds is not None and len(markerIds) > 0: rvecs, tvecs, _ = cv2.aruco.estimatePoseSingleMarkers(markerCorners, 0.05, cameraMatrix, distCoeffs) #绘制结果 for i in range(len(markerIds)): cv2.aruco.drawAxis(img, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs[i], tvecs[i], 0.1) cv2.aruco.drawDetectedMarkers(img, markerCorners) cv2.imshow('img', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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