ArucoDetector 类的主要功能是使用detectMarkers()方法检测图像中的标记。更多…

#include <opencv2/objdetect/aruco_detector.hpp>

cv::aruco::ArucoDetector 的协作图

公有成员函数
	ArucoDetector (const Dictionary &dictionary=getPredefinedDictionary(cv::aruco::DICT_4X4_50), const DetectorParameters &detectorParams=DetectorParameters(), const RefineParameters &refineParams=RefineParameters())
	基本的 ArucoDetector 构造函数。

void	detectMarkers (InputArray image, OutputArrayOfArrays corners, OutputArray ids, OutputArrayOfArrays rejectedImgPoints=noArray()) const
	基本的标记检测。

const DetectorParameters &	getDetectorParameters () const

const Dictionary &	getDictionary () const

const RefineParameters &	getRefineParameters () const

virtual void	read (const FileNode &fn) override
	从文件存储中读取算法参数。

void	refineDetectedMarkers (InputArray image, const Board &board, InputOutputArrayOfArrays detectedCorners, InputOutputArray detectedIds, InputOutputArrayOfArrays rejectedCorners, InputArray cameraMatrix=noArray(), InputArray distCoeffs=noArray(), OutputArray recoveredIdxs=noArray()) const
	基于已检测到的标记和棋盘布局，细化未检测到的标记。

void	setDetectorParameters (const DetectorParameters &detectorParameters)

void	setDictionary (const Dictionary &dictionary)

void	setRefineParameters (const RefineParameters &refineParameters)

virtual void	write (FileStorage &fs) const override
	将算法参数存储到文件存储中。

void	write (FileStorage &fs, const String &name)
	简化的语言绑定 API

从 cv::Algorithm 继承的公有成员函数
	Algorithm ()

virtual	~Algorithm ()

virtual void	clear ()
	清除算法状态。

virtual bool	empty () const
	如果 Algorithm 为空（例如，在开始时或读取失败后），则返回 true。

virtual String	getDefaultName () const

virtual void	save (const String &filename) const

void	write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name=String()) const

void	write (FileStorage &fs, const String &name) const

保护成员属性
Ptr< ArucoDetectorImpl >	arucoDetectorImpl

其他继承成员
从 cv::Algorithm 继承的静态公有成员函数
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	load (const String &filename, const String &objname=String())
	从文件中加载算法。

template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	loadFromString (const String &strModel, const String &objname=String())
	从字符串加载算法。

template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	read (const FileNode &fn)
	从文件节点读取算法。

从 cv::Algorithm 继承的保护成员函数
void	writeFormat (FileStorage &fs) const

详细描述

ArucoDetector 类的主要功能是使用 detectMarkers() 方法检测图像中的标记。

在检测到图像中的一些标记后，您可以尝试使用 refineDetectedMarkers() 方法从该字典中查找未检测到的标记。

另请参见: DetectorParameters，RefineParameters

构造函数和析构函数文档

◆ ArucoDetector()

cv::aruco::ArucoDetector::ArucoDetector	(	const Dictionary &	dictionary = getPredefinedDictionary(cv::aruco::DICT_4X4_50),
		const DetectorParameters &	detectorParams = DetectorParameters(),
		const RefineParameters &	refineParams = RefineParameters() )

Python
	cv.aruco.ArucoDetector(	[, dictionary[, detectorParams[, refineParams]]]	) ->	<aruco_ArucoDetector object>

基本的 ArucoDetector 构造函数。

参数

dictionary	指示将搜索的标记类型
detectorParams	标记检测参数
refineParams	标记细化检测参数

以下是此函数的调用图

成员函数文档

◆ detectMarkers()

void cv::aruco::ArucoDetector::detectMarkers	(	InputArray	image,
		OutputArrayOfArrays	corners,
		OutputArray	ids,
		OutputArrayOfArrays	rejectedImgPoints = noArray() ) const

Python
	cv.aruco.ArucoDetector.detectMarkers(	image[, corners[, ids[, rejectedImgPoints]]]	) ->	corners, ids, rejectedImgPoints

基本的标记检测。

参数

image	输入图像
corners	检测到的标记角点的向量。对于每个标记，都提供其四个角点（例如std::vector<std::vector<cv::Point2f> >）。对于N个检测到的标记，此数组的维度为Nx4。角点的顺序是顺时针方向。
ids	检测到的标记标识符的向量。标识符的类型为int（例如std::vector<int>）。对于N个检测到的标记，ids的大小也是N。标识符的顺序与imgPoints数组中的标记顺序相同。
rejectedImgPoints	包含那些内部代码编码不正确的正方形的imgPoints。对调试很有用。

在输入图像中执行标记检测。只搜索特定字典中包含的标记。对于每个检测到的标记，它都会返回其角点在图像中的二维位置及其对应的标识符。请注意，此函数不执行姿态估计。

注意: 该函数不会校正镜头畸变或考虑镜头畸变。如果已知相机参数，建议使用相应的相机模型对输入图像进行去畸变

另请参见: undistort，estimatePoseSingleMarkers，estimatePoseBoard

以下是此函数的调用图

◆ getDetectorParameters()

const DetectorParameters & cv::aruco::ArucoDetector::getDetectorParameters ( ) const

Python
	cv.aruco.ArucoDetector.getDetectorParameters(		) ->	retval

◆ getDictionary()

const Dictionary & cv::aruco::ArucoDetector::getDictionary ( ) const

Python
	cv.aruco.ArucoDetector.getDictionary(		) ->	retval

◆ getRefineParameters()

const RefineParameters & cv::aruco::ArucoDetector::getRefineParameters ( ) const

Python
	cv.aruco.ArucoDetector.getRefineParameters(		) ->	retval

◆ read()

virtual void cv::aruco::ArucoDetector::read ( const FileNode & fn )

overridevirtual

Python
	cv.aruco.ArucoDetector.read(	fn	) ->	None

从文件存储中读取算法参数。

从 cv::Algorithm重新实现。

◆ refineDetectedMarkers()

void cv::aruco::ArucoDetector::refineDetectedMarkers	(	InputArray	image,
		const Board &	board,
		InputOutputArrayOfArrays	detectedCorners,
		InputOutputArray	detectedIds,
		InputOutputArrayOfArrays	rejectedCorners,
		InputArray	cameraMatrix = noArray(),
		InputArray	distCoeffs = noArray(),
		OutputArray	recoveredIdxs = noArray() ) const

Python
	cv.aruco.ArucoDetector.refineDetectedMarkers(	image, board, detectedCorners, detectedIds, rejectedCorners[, cameraMatrix[, distCoeffs[, recoveredIdxs]]]	) ->	detectedCorners, detectedIds, rejectedCorners, recoveredIdxs

基于已检测到的标记和棋盘布局，细化未检测到的标记。

参数

image	输入图像
board	棋盘中标记的布局。
detectedCorners	已检测到的标记角点的向量。
detectedIds	已检测到的标记标识符的向量。
rejectedCorners	标记检测过程中被拒绝的候选者的向量。
cameraMatrix	可选输入3x3浮点相机矩阵 \(A = \vecthreethree{f_x}{0}{c_x}{0}{f_y}{c_y}{0}{0}{1}\)
distCoeffs	可选的畸变系数向量 \((k_1, k_2, p_1, p_2[, k_3[, k_4, k_5, k_6],[s_1, s_2, s_3, s_4]])\) 包含4、5、8或12个元素
recoveredIdxs	可选数组，用于返回原始rejectedCorners数组中已恢复候选者的索引。

此函数尝试查找在基本的detecMarkers函数中未检测到的标记。首先，基于当前检测到的标记和棋盘布局，该函数插值缺失标记的位置。然后，它尝试根据minRepDistance和errorCorrectionRate参数在重投影的标记和被拒绝的候选者之间找到对应关系。如果提供相机参数和畸变系数，则使用projectPoint函数重投影缺失的标记。如果没有，则使用全局单应性插值缺失标记投影，并且棋盘中的所有标记角点必须具有相同的Z坐标。

以下是此函数的调用图

◆ setDetectorParameters()

void cv::aruco::ArucoDetector::setDetectorParameters ( const DetectorParameters & detectorParameters )

Python
	cv.aruco.ArucoDetector.setDetectorParameters(	detectorParameters	) ->	None

◆ 设置检测器参数

void cv::aruco::ArucoDetector::setDictionary ( const Dictionary & dictionary )

Python
	cv.aruco.ArucoDetector.setDictionary(	dictionary	) ->	None

◆ 设置字典

void cv::aruco::ArucoDetector::setRefineParameters ( const RefineParameters & refineParameters )

Python
	cv.aruco.ArucoDetector.setRefineParameters(	refineParameters	) ->	None

◆ 设置精细化参数

virtual void cv::aruco::ArucoDetector::write ( FileStorage & fs ) const

overridevirtual

Python
	cv.aruco.ArucoDetector.write(	fs, name	) ->	None

将算法参数存储到文件存储中。

从 cv::Algorithm 重新实现。

◆ write() [2/2]

void cv::aruco::ArucoDetector::write	(	FileStorage &	fs,
		const String &	name )

inline

Python
	cv.aruco.ArucoDetector.write(	fs, name	) ->	None

简化的语言绑定 API

成员数据文档

◆ arucoDetectorImpl

Ptr<ArucoDetectorImpl> cv::aruco::ArucoDetector::arucoDetectorImpl

protected

此类的文档是从以下文件生成的：

opencv2/objdetect/aruco_detector.hpp

公有成员函数

保护成员属性

其他继承成员

详细描述

构造函数和析构函数文档

◆ ArucoDetector()

成员函数文档

◆ detectMarkers()

◆ getDetectorParameters()

◆ getDictionary()

◆ getRefineParameters()

◆ read()

◆ refineDetectedMarkers()

◆ setDetectorParameters()

◆ 设置检测器参数

◆ 设置字典

◆ 设置精细化参数

◆ write() [2/2]

成员数据文档

◆ arucoDetectorImpl