python分别实现aruco码的阈值化、轮廓提取、轮廓滤波、比特位提取、编码匹配、角点细化过程

aruco码是一种二维码，通常用于计算机视觉中的标志物识别。下面是Python实现aruco码的阈值化、轮廓提取、轮廓滤波、比特位提取、编码匹配、角点细化的过程。

1. 阈值化

使用OpenCV库中的cv2.threshold()函数对图像进行阈值处理。阈值化可将图像转换为二值图像，将aruco码的边缘更加明显。

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('aruco.png')

# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 阈值化
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

2. 轮廓提取

使用cv2.findContours()函数对二值图像进行轮廓提取操作。findContours()函数会返回轮廓列表和层次结构。

# 轮廓提取
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

3. 轮廓滤波

使用cv2.approxPolyDP()函数对轮廓进行滤波操作。approxPolyDP()函数可以将多边形轮廓近似为更简单的形状，如矩形或三角形，以减少后续处理的计算量。

# 轮廓滤波
epsilon = 0.1 * cv2.arcLength(contours[0], True)
approx = cv2.approxPolyDP(contours[0], epsilon, True)

4. 比特位提取

根据aruco码的特殊编码方式，可以通过比较两个角点的位置关系来确定比特位的值。比特位的值由角点之间的距离和角度决定。

# 比特位提取
pixels = []
for i in range(len(ids)):
    for j in range(4):
        if j < 3:
            pixel = (approx[i][j+1][0] - approx[i][j][0], approx[i][j+1][1] - approx[i][j][1])
        else:
            pixel = (approx[i][0][0] - approx[i][j][0], approx[i][0][1] - approx[i][j][1])
        pixels.append(pixel)

5. 编码匹配

根据比特位的值，可以将aruco码的编码与已知的编码进行匹配。匹配方法通常是通过计算汉明距离来确定码值。

# 编码匹配
bits = []
for i in range(len(ids)):
    bit_string = ''
    for j in range(4):
        if pixels[i*4+j][0] > 0:
            bit_string += '1'
        else:
            bit_string += '0'
    bits.append(bit_string)
    if len(bits) == 4:
        code = aruco_dict.get_code(bits)
        print(code)
        bits = []

6. 角点细化

使用cv2.cornerSubPix()函数对角点进行亚像素级别的细化，以提高aruco码的识别精度。

# 角点细化
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
corners = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (5, 5), (-1, -1), criteria)