estimate_pose_for_tag_homography C++ 检测到多个结果怎么计算平均位姿

如果你使用了estimate_pose_for_tag_homography函数来检测多个标记的位姿，那么可以按照以下步骤计算平均位姿：

1. 遍历所有检测到的标记，将其位姿矩阵相加。

2. 将位姿矩阵的和除以检测到的标记数目，得到平均位姿矩阵。

3. 对平均位姿矩阵进行分解，得到平均旋转向量和平均平移向量。

下面是一段示例代码，可以帮助你更好地理解如何计算平均位姿：

// 初始化变量
cv::Matx33d R_sum = cv::Matx33d::zeros();
cv::Vec3d t_sum = cv::Vec3d::zeros();
int count = 0;

// 遍历所有检测到的标记
for (int i = 0; i < tag_poses.size(); ++i) {
    // 将位姿矩阵加到总和中
    R_sum += tag_poses[i].R;
    t_sum += tag_poses[i].t;
    count++;
}

// 计算平均位姿矩阵
cv::Matx33d R_avg = R_sum / count;
cv::Vec3d t_avg = t_sum / count;

// 对平均位姿矩阵进行分解
cv::Vec3d rvec;
cv::Rodrigues(R_avg, rvec);

注意，这个示例代码假设`tag_poses`是一个向量，包含了所有检测到的标记的位姿矩阵。你需要根据你的实际情况进行调整。

相关问题

estimate_pose_for_tag_homography C++使用详解

`estimate_pose_for_tag_homography` 是一个 C++ 函数，它用于估计相机姿态，以便在视觉标记（例如二维码或 AR 标记）上定位相机。下面是该函数的使用详解：

### 输入参数

- `homography`：视觉标记的单应性矩阵。它是一个 3x3 的矩阵。
- `camera_matrix`：相机内参矩阵。它是一个 3x3 的矩阵。
- `dist_coeffs`：相机的畸变系数。它是一个 5x1 的向量。
- `tag_size`：视觉标记的大小。它是一个浮点数。

### 输出参数

- `rvec`：相机的旋转向量。它是一个 3x1 的向量。
- `tvec`：相机的平移向量。它是一个 3x1 的向量。

### 示例代码

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    // 定义输入参数
    cv::Mat homography(3, 3, CV_64FC1);
    cv::Mat camera_matrix(3, 3, CV_64FC1);
    cv::Mat dist_coeffs(5, 1, CV_64FC1);
    float tag_size = 0.1;

    // 定义输出参数
    cv::Mat rvec(3, 1, CV_64FC1);
    cv::Mat tvec(3, 1, CV_64FC1);

    // 调用函数
    cv::aruco::estimatePoseSingleMarkers(homography, tag_size, camera_matrix, dist_coeffs, rvec, tvec);

    // 输出结果
    std::cout << "rvec: " << rvec << std::endl;
    std::cout << "tvec: " << tvec << std::endl;

    return 0;
}

上面的代码中，我们调用了 `aruco::estimatePoseSingleMarkers` 函数，该函数内部使用了 `estimate_pose_for_tag_homography` 函数来估计相机姿态。输出结果包括相机的旋转向量和平移向量。

estimate_pose_for_tag_homography C++怎么用

使用 C++ 调用 `estimate_pose_for_tag_homography` 函数同样需要准备好相机的内参矩阵、标签的透视变换矩阵、标签的物理尺寸以及标签的 ID。以下是一个简单的使用示例：

#include <apriltag/apriltag.h>
#include <apriltag/tag36h11.h>

// 准备相机内参矩阵
cv::Mat K = (cv::Mat_<double>(3, 3) << f_x, 0, c_x, 0, f_y, c_y, 0, 0, 1);

// 准备标签的透视变换矩阵
cv::Mat H = (cv::Mat_<double>(3, 3) << h_00, h_01, h_02, h_10, h_11, h_12, h_20, h_21, h_22);

// 准备标签的物理尺寸
cv::Mat tag_size = (cv::Mat_<double>(2, 1) << width, height);

// 准备标签的 ID
int tag_id = 0;

// 创建 AprilTag 检测器
apriltag_family_t* tf = tag36h11_create();
apriltag_detector_t* td = apriltag_detector_create();
apriltag_detector_add_family(td, tf);

// 在图像中检测 AprilTag
cv::Mat gray;
cv::cvtColor(image, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
image_u8_t apriltag_image = {gray.cols, gray.rows, gray.step, gray.data};
zarray_t* detections = apriltag_detector_detect(td, &apriltag_image);

// 遍历所有检测到的 AprilTag
for (int i = 0; i < zarray_size(detections); i++) {
    apriltag_detection_t* detection;
    zarray_get(detections, i, &detection);
    if (detection->id == tag_id) {
        // 估计标签的位姿
        double R[9], t[3];
        estimate_pose_for_tag_homography(K.ptr<double>(), H.ptr<double>(), tag_size.ptr<double>(), detection->H->data, R, t);
        // R 是旋转矩阵，t 是平移向量
        cv::Mat R_mat = (cv::Mat_<double>(3, 3) << R[0], R[1], R[2], R[3], R[4], R[5], R[6], R[7], R[8]);
        cv::Mat t_mat = (cv::Mat_<double>(3, 1) << t[0], t[1], t[2]);
        std::cout << "Rotation matrix:\n" << R_mat << std::endl;
        std::cout << "Translation vector:\n" << t_mat << std::endl;
    }
}

// 释放内存
apriltag_detections_destroy(detections);
apriltag_detector_destroy(td);
tag36h11_destroy(tf);

在上面的代码中，我们首先准备相机的内参矩阵、标签的透视变换矩阵、标签的物理尺寸和标签的 ID。然后，我们创建了一个 AprilTag 检测器，并在图像中检测 AprilTag。在检测到指定的标签后，我们调用 `estimate_pose_for_tag_homography` 函数估计标签的位姿，并输出旋转矩阵和平移向量。注意，在 C++ 中，`estimate_pose_for_tag_homography` 函数的输出参数是旋转矩阵和平移向量的指针。最后，我们需要释放相应的内存。