结构体 DetectorParameters 由 ArucoDetector 使用更多…

#include <opencv2/objdetect/aruco_detector.hpp>

cv::aruco::DetectorParameters 的协作图

公共成员函数
	DetectorParameters ()

bool	readDetectorParameters (const FileNode &fn)
	从 FileNode 读取一组新的 DetectorParameters（使用 FileStorage.root()）。

bool	writeDetectorParameters (FileStorage &fs, const String &name=String())
	将一组 DetectorParameters 写入 FileStorage。

公共属性
double	adaptiveThreshConstant
	查找轮廓之前自适应阈值的常数（默认值 7）

int	adaptiveThreshWinSizeMax
	查找轮廓之前自适应阈值的最大窗口大小（默认值 23）。

int	adaptiveThreshWinSizeMin
	查找轮廓之前自适应阈值的最小窗口大小（默认值 3）。

int	adaptiveThreshWinSizeStep
	阈值过程中 adaptiveThreshWinSizeMin 到 adaptiveThreshWinSizeMax 的增量（默认值 10）。

float	aprilTagCriticalRad
	拒绝边对角接近直角或接近 180 度的四边形。

int	aprilTagDeglitch
	是否应去除阈值图像的毛刺？仅对非常嘈杂的图像有用（默认值 0）。

float	aprilTagMaxLineFitMse
	将线拟合到轮廓时，最大均方误差是多少

int	aprilTagMaxNmaxima
	将像素组分割成四边形时要考虑的角点候选数（默认值 10）。

int	aprilTagMinClusterPixels
	拒绝包含过少像素的四边形（默认值 5）。

int	aprilTagMinWhiteBlackDiff
	额外检查白色模型必须（整体）比黑色模型亮。

float	aprilTagQuadDecimate
	April :: 用户可配置参数。

float	aprilTagQuadSigma
	应将什么高斯模糊应用于分割图像（用于四边形检测？）

int	cornerRefinementMaxIterations
	角点细化过程停止条件的最大迭代次数（默认值 30）。

int	cornerRefinementMethod
	默认值 CORNER_REFINE_NONE

double	cornerRefinementMinAccuracy
	角点细化过程停止条件的最小误差（默认值：0.1）

int	cornerRefinementWinSize
	角点细化过程的最大窗口大小（以像素为单位）（默认值 5）。

bool	detectInvertedMarker
	检查是否存在白色标记。

double	errorCorrectionRate
	相对于每个字典的最大纠错能力的纠错率（默认值 0.6）。

int	markerBorderBits
	标记边界的位数，即标记边界宽度（默认值 1）。

double	maxErroneousBitsInBorderRate
	边界中可接受的错误位数最大值（即边界中允许的白色位数）。

double	maxMarkerPerimeterRate
	确定要检测的标记轮廓的最大周长。

double	minCornerDistanceRate
	检测到的标记的角点之间的最小距离与其周长的相对值（默认值 0.05）

int	minDistanceToBorder
	检测到的标记的任何角点到图像边界的最小距离（以像素为单位）（默认值 3）

float	minGroupDistance = 0.21f
	将两个标记的角点添加到候选列表中的最小平均距离

double	minMarkerDistanceRate
	要分组的两个标记的角点之间的最小平均距离（默认值 0.125）。

float	minMarkerLengthRatioOriginalImg
	范围 [0,1]，论文中的等式 (2)。参数 tau_i 对处理速度有直接影响。

double	minMarkerPerimeterRate
	确定要检测的标记轮廓的最小周长。

double	minOtsuStdDev
	解码步骤中像素值在应用 Otsu 阈值时的最小标准差（否则，所有位都设置为 0 或 1，具体取决于均值高于 128 或低于 128）（默认值 5.0）

int	minSideLengthCanonicalImg
	规范图像中标记的最小边长。后者是在其中搜索轮廓的二值化图像。

double	perspectiveRemoveIgnoredMarginPerCell
	每个单元格中未考虑用于确定单元格位的像素边距宽度。

int	perspectiveRemovePixelPerCell
	去除透视时每个标记单元格的位数（每个维度）（默认值 4）。

double	polygonalApproxAccuracyRate
	多边形逼近过程中确定哪些轮廓是正方形的最小精度。（默认值 0.03）

float	relativeCornerRefinmentWinSize
	相对于 Aruco 模块大小的角点细化动态窗口大小（默认值 0.3）。

bool	useAruco3Detection
	启用新的、更快的 Aruco 检测策略。

详细描述

结构体 DetectorParameters 由 ArucoDetector 使用

构造函数和析构函数文档

◆ DetectorParameters()

cv::aruco::DetectorParameters::DetectorParameters ( )

内联

成员函数文档

◆ readDetectorParameters()

bool cv::aruco::DetectorParameters::readDetectorParameters ( const FileNode & fn )

从 FileNode 读取一组新的 DetectorParameters（使用 FileStorage.root()）。

◆ writeDetectorParameters()

bool cv::aruco::DetectorParameters::writeDetectorParameters	(	FileStorage &	fs,
		const String &	name = String() )

将一组 DetectorParameters 写入 FileStorage。

成员数据文档

◆ adaptiveThreshConstant

double cv::aruco::DetectorParameters::adaptiveThreshConstant

查找轮廓之前自适应阈值的常数（默认值 7）

◆ adaptiveThreshWinSizeMax

int cv::aruco::DetectorParameters::adaptiveThreshWinSizeMax

查找轮廓之前自适应阈值的最大窗口大小（默认值 23）。

◆ adaptiveThreshWinSizeMin

int cv::aruco::DetectorParameters::adaptiveThreshWinSizeMin

查找轮廓之前自适应阈值的最小窗口大小（默认值 3）。

◆ adaptiveThreshWinSizeStep

int cv::aruco::DetectorParameters::adaptiveThreshWinSizeStep

阈值过程中 adaptiveThreshWinSizeMin 到 adaptiveThreshWinSizeMax 的增量（默认值 10）。

◆ aprilTagCriticalRad

float cv::aruco::DetectorParameters::aprilTagCriticalRad

拒绝边对角接近直角或接近 180 度的四边形。

值为零表示不拒绝任何四边形。（以弧度为单位）（默认值 10*PI/180）

◆ aprilTagDeglitch

int cv::aruco::DetectorParameters::aprilTagDeglitch

是否应去除阈值图像的毛刺？仅对非常嘈杂的图像有用（默认值 0）。

◆ aprilTagMaxLineFitMse

float cv::aruco::DetectorParameters::aprilTagMaxLineFitMse

将线拟合到轮廓时，最大均方误差是多少

◆ aprilTagMaxNmaxima

int cv::aruco::DetectorParameters::aprilTagMaxNmaxima

将像素组分割成四边形时要考虑的角点候选数（默认值 10）。

◆ aprilTagMinClusterPixels

int cv::aruco::DetectorParameters::aprilTagMinClusterPixels

拒绝包含过少像素的四边形（默认值 5）。

◆ aprilTagMinWhiteBlackDiff

int cv::aruco::DetectorParameters::aprilTagMinWhiteBlackDiff

额外检查白色模型必须（整体）比黑色模型亮。

当我们构建黑白像素模型时，我们添加一个额外的检查，即白色模型必须（整体上）比黑色模型更亮。亮多少？（以像素值为单位，[0,255]），（默认值 5）

◆ aprilTagQuadDecimate

float cv::aruco::DetectorParameters::aprilTagQuadDecimate

April :: 用户可配置参数。

四边形的检测可以在较低分辨率的图像上进行，从而提高速度，但会以姿态精度和检测率略微下降为代价。二进制有效载荷的解码仍然

◆ aprilTagQuadSigma

float cv::aruco::DetectorParameters::aprilTagQuadSigma

应将什么高斯模糊应用于分割图像（用于四边形检测？）

◆ cornerRefinementMaxIterations

int cv::aruco::DetectorParameters::cornerRefinementMaxIterations

角点细化过程停止条件的最大迭代次数（默认值 30）。

◆ cornerRefinementMethod

int cv::aruco::DetectorParameters::cornerRefinementMethod

默认值 CORNER_REFINE_NONE

◆ cornerRefinementMinAccuracy

double cv::aruco::DetectorParameters::cornerRefinementMinAccuracy

角点细化过程停止条件的最小误差（默认值：0.1）

◆ cornerRefinementWinSize

int cv::aruco::DetectorParameters::cornerRefinementWinSize

角点细化过程的最大窗口大小（以像素为单位）（默认值 5）。

如果 ArUco 标记太小，窗口大小可能会减小，请检查 relativeCornerRefinmentWinSize。最终窗口大小计算如下：min(cornerRefinementWinSize, averageArucoModuleSize*relativeCornerRefinmentWinSize)，其中 averageArucoModuleSize 是 ArUco 标记在像素中的平均模块大小。（ArUco 标记由黑色和白色模块组成）

◆ detectInvertedMarker

bool cv::aruco::DetectorParameters::detectInvertedMarker

检查是否存在白色标记。

为了生成“白色”标记，只需使用波浪号 ~markerImage 反转普通标记即可。（默认值为 false）

◆ errorCorrectionRate

double cv::aruco::DetectorParameters::errorCorrectionRate

相对于每个字典的最大纠错能力的纠错率（默认值 0.6）。

◆ markerBorderBits

int cv::aruco::DetectorParameters::markerBorderBits

标记边界的位数，即标记边界宽度（默认值 1）。

◆ maxErroneousBitsInBorderRate

double cv::aruco::DetectorParameters::maxErroneousBitsInBorderRate

边界中可接受的错误位数最大值（即边界中允许的白色位数）。

表示相对于每个标记的总位数的比率（默认值 0.35）。

◆ maxMarkerPerimeterRate

double cv::aruco::DetectorParameters::maxMarkerPerimeterRate

确定要检测的标记轮廓的最大周长。

这定义为相对于输入图像最大尺寸的比率（默认值 4.0）。

◆ minCornerDistanceRate

double cv::aruco::DetectorParameters::minCornerDistanceRate

检测到的标记的角点之间的最小距离与其周长的相对值（默认值 0.05）

◆ minDistanceToBorder

int cv::aruco::DetectorParameters::minDistanceToBorder

检测到的标记的任何角点到图像边界的最小距离（以像素为单位）（默认值 3）

◆ minGroupDistance

float cv::aruco::DetectorParameters::minGroupDistance = 0.21f

将两个标记的角点添加到候选列表中的最小平均距离

两个标记的角之间的平均距离相对于其模块大小计算（默认值 0.21）。

◆ minMarkerDistanceRate

double cv::aruco::DetectorParameters::minMarkerDistanceRate

要分组的两个标记的角点之间的最小平均距离（默认值 0.125）。

该比率相对于两个标记中较小的周长。如果两个标记的角之间的平均距离小于 min(MarkerPerimeter1, MarkerPerimeter2)*minMarkerDistanceRate，则将这两个标记分组。

默认值为 0.125，因为 0.125*MarkerPerimeter = (MarkerPerimeter / 4) * 0.5 = 标记的一半边长。

注意: 在 4.8.1 版本发布后，默认值从 0.05 更改为 0.125，因为过滤算法已更改。现在，如果同一组中的几个候选者彼此相距较远，则可以将其添加到候选者列表中。

参见: minGroupDistance.

◆ minMarkerLengthRatioOriginalImg

float cv::aruco::DetectorParameters::minMarkerLengthRatioOriginalImg

范围 [0,1]，论文中的等式 (2)。参数 tau_i 对处理速度有直接影响。

◆ minMarkerPerimeterRate

double cv::aruco::DetectorParameters::minMarkerPerimeterRate

确定要检测的标记轮廓的最小周长。

这定义为相对于输入图像最大尺寸的比率（默认值 0.03）。

◆ minOtsuStdDev

double cv::aruco::DetectorParameters::minOtsuStdDev

解码步骤中像素值在应用 Otsu 阈值时的最小标准差（否则，所有位都设置为 0 或 1，具体取决于均值高于 128 或低于 128）（默认值 5.0）

◆ minSideLengthCanonicalImg

int cv::aruco::DetectorParameters::minSideLengthCanonicalImg

规范图像中标记的最小边长。后者是在其中搜索轮廓的二值化图像。

◆ perspectiveRemoveIgnoredMarginPerCell

double cv::aruco::DetectorParameters::perspectiveRemoveIgnoredMarginPerCell

每个单元格中未考虑用于确定单元格位的像素边距宽度。

表示相对于单元格总大小的比率，即 perspectiveRemovePixelPerCell（默认值 0.13）

◆ perspectiveRemovePixelPerCell

int cv::aruco::DetectorParameters::perspectiveRemovePixelPerCell

去除透视时每个标记单元格的位数（每个维度）（默认值 4）。

◆ polygonalApproxAccuracyRate

double cv::aruco::DetectorParameters::polygonalApproxAccuracyRate

多边形逼近过程中确定哪些轮廓是正方形的最小精度。（默认值 0.03）

◆ relativeCornerRefinmentWinSize

float cv::aruco::DetectorParameters::relativeCornerRefinmentWinSize

相对于 Aruco 模块大小的角点细化动态窗口大小（默认值 0.3）。

最终窗口大小计算如下：min(cornerRefinementWinSize, averageArucoModuleSize*relativeCornerRefinmentWinSize)，其中 averageArucoModuleSize 是 ArUco 标记在像素中的平均模块大小。（ArUco 标记由黑色和白色模块组成）对于位置相距较远的标记，将参数值增加到 0.4-0.5 可能会有用。对于位置相距较近的标记，将参数值减小到 0.1-0.2 可能会有用。

◆ useAruco3Detection

bool cv::aruco::DetectorParameters::useAruco3Detection

启用新的、更快的 Aruco 检测策略。

在论文中提出：Romero-Ramirez 等人：加速方形基准标记的检测 (2018) https://www.researchgate.net/publication/325787310_Speeded_Up_Detection_of_Squared_Fiducial_Markers

此结构体的文档是从以下文件生成的

opencv2/objdetect/aruco_detector.hpp

公共成员函数

公共属性