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ArucoDetector 类的主要功能是通过 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 ArucoDetector 构造函数。
 
 ArucoDetector (const std::vector< Dictionary > &dictionaries, const DetectorParameters &detectorParams=DetectorParameters(), const RefineParameters &refineParams=RefineParameters())
 用于多个字典的 ArucoDetector 构造函数。
 
void detectMarkers (InputArray image, OutputArrayOfArrays corners, OutputArray ids, OutputArrayOfArrays rejectedImgPoints=noArray()) const
 基本标记检测。
 
void detectMarkersMultiDict (InputArray image, OutputArrayOfArrays corners, OutputArray ids, OutputArrayOfArrays rejectedImgPoints=noArray(), OutputArray dictIndices=noArray()) const
 基本标记检测。
 
const DetectorParametersgetDetectorParameters () const
 
std::vector< DictionarygetDictionaries () const
 返回当前用于标记检测的所有字典,以向量形式。
 
const DictionarygetDictionary () const
 返回内部列表中用于标记检测的第一个字典。
 
const RefineParametersgetRefineParameters () 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
 根据已检测到的标记和板布局优化未检测到的标记。
 
void setDetectorParameters (const DetectorParameters &detectorParameters)
 
void setDictionaries (const std::vector< Dictionary > &dictionaries)
 设置用于标记检测的整个字典集合,替换任何现有字典。
 
void setDictionary (const Dictionary &dictionary)
 设置并替换内部列表中用于标记检测的第一个字典。
 
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)
 简化语言绑定的 API
 
- 继承自 cv::Algorithm 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,在开始时或读取不成功后),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
 

保护属性

Ptr< ArucoDetectorImpl > arucoDetectorImpl
 

其他继承成员

- 继承自 cv::Algorithm 的静态公有成员函数
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tpload (const String &filename, const String &objname=String())
 从文件中加载算法。
 
template<typename _Tp >
static Ptr< _TploadFromString (const String &strModel, const String &objname=String())
 从字符串加载算法。
 
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tpread (const FileNode &fn)
 从文件节点读取算法。
 
- 继承自 cv::Algorithm 的保护成员函数
void writeFormat (FileStorage &fs) const
 

详细描述

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

在图像中检测到一些标记后,您可以使用 refineDetectedMarkers() 方法尝试从此字典中查找未检测到的标记。

另请参见
DetectorParameters, RefineParameters

构造函数 & 析构函数文档

◆ ArucoDetector() [1/2]

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

基本 ArucoDetector 构造函数。

参数
dictionary指示将要搜索的标记类型
detectorParams标记检测参数
refineParams标记精炼检测参数
此函数的调用图如下

◆ ArucoDetector() [2/2]

cv::aruco::ArucoDetector::ArucoDetector ( const std::vector< Dictionary > & dictionaries,
const DetectorParameters & detectorParams = DetectorParameters(),
const RefineParameters & refineParams = RefineParameters() )
Python
cv.aruco.ArucoDetector([, dictionary[, detectorParams[, refineParams]]]) -> <aruco_ArucoDetector object>
cv.aruco.ArucoDetector(dictionaries[, detectorParams[, refineParams]]) -> <aruco_ArucoDetector object>

用于多个字典的 ArucoDetector 构造函数。

参数
dictionaries指示将要搜索的标记类型。空字典将抛出错误。
detectorParams标记检测参数
refineParams标记精炼检测参数

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

基本标记检测。

参数
image输入图像
corners检测到的标记角点向量。对于每个标记,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。角点顺序为顺时针。
ids检测到的标记标识符向量。标识符类型为 int(例如 std::vector<int>)。对于 N 个检测到的标记,ids 的大小也为 N。标识符与 imgPoints 数组中的标记具有相同的顺序。
rejectedImgPoints包含内部编码不正确的方形的 imgPoints。用于调试目的。

在输入图像中执行标记检测。仅搜索第一个指定字典中包含的标记。对于每个检测到的标记,它返回其角点在图像中的 2D 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
该函数不校正镜头畸变,也不考虑它。如果相机参数已知,建议使用相应的相机模型对输入图像进行去畸变处理。
另请参见
undistort, estimatePoseSingleMarkers, estimatePoseBoard
此函数的调用图如下

◆ detectMarkersMultiDict()

void cv::aruco::ArucoDetector::detectMarkersMultiDict ( InputArray image,
OutputArrayOfArrays corners,
OutputArray ids,
OutputArrayOfArrays rejectedImgPoints = noArray(),
OutputArray dictIndices = noArray() ) const
Python
cv.aruco.ArucoDetector.detectMarkersMultiDict(image[, corners[, ids[, rejectedImgPoints[, dictIndices]]]]) -> corners, ids, rejectedImgPoints, dictIndices

基本标记检测。

参数
image输入图像
corners检测到的标记角点向量。对于每个标记,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。角点顺序为顺时针。
ids检测到的标记标识符向量。标识符类型为 int(例如 std::vector<int>)。对于 N 个检测到的标记,ids 的大小也为 N。标识符与 imgPoints 数组中的标记具有相同的顺序。
rejectedImgPoints包含内部编码不正确的方形的 imgPoints。用于调试目的。
dictIndices每个检测到的标记的字典索引向量。使用 getDictionaries() 获取相应字典的列表。

在输入图像中执行标记检测。仅搜索特定字典中包含的标记。对于每个检测到的标记,它返回其角点在图像中的 2D 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
该函数不校正镜头畸变,也不考虑它。如果相机参数已知,建议使用相应的相机模型对输入图像进行去畸变处理。
另请参见
undistort, estimatePoseSingleMarkers, estimatePoseBoard
此函数的调用图如下

◆ getDetectorParameters()

const DetectorParameters & cv::aruco::ArucoDetector::getDetectorParameters ( ) const
Python
cv.aruco.ArucoDetector.getDetectorParameters() -> retval

◆ getDictionaries()

std::vector< Dictionary > cv::aruco::ArucoDetector::getDictionaries ( ) const
Python
cv.aruco.ArucoDetector.getDictionaries() -> retval

返回当前用于标记检测的所有字典,以向量形式。

返回
包含 ArucoDetector 使用的所有字典的 std::vector<Dictionary>。

◆ getDictionary()

const Dictionary & cv::aruco::ArucoDetector::getDictionary ( ) const
Python
cv.aruco.ArucoDetector.getDictionary() -> retval

返回内部列表中用于标记检测的第一个字典。

返回
已配置的 ArucoDetector 中的第一个字典。

◆ 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) ->

从文件存储中读取算法参数。

重新实现自 cv::Algorithm

◆ 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

根据已检测到的标记和板布局优化未检测到的标记。

参数
image输入图像
board板中标记的布局。
detectedCorners已检测到的标记角点向量。
detectedIds已检测到的标记标识符向量。
rejectedCorners标记检测过程中被拒绝的候选对象向量。
cameraMatrix可选的 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,返回原始 rejectedCorners 数组中恢复的候选索引。

此函数尝试查找在基本 detectMarkers 函数中未检测到的标记。首先,根据当前检测到的标记和板布局,函数插值缺失标记的位置。然后,它尝试基于 minRepDistance 和 errorCorrectionRate 参数在重新投影的标记和被拒绝的候选对象之间找到对应关系。如果提供了相机参数和畸变系数,则使用 projectPoint 函数重新投影缺失的标记。否则,使用全局单应性插值缺失的标记投影,并且板中所有标记角点必须具有相同的 Z 坐标。

注意
此函数假定板只包含来自一个字典的标记,因此只使用第一个配置的字典。它必须与板的字典匹配才能正常工作。
此函数的调用图如下

◆ setDetectorParameters()

void cv::aruco::ArucoDetector::setDetectorParameters ( const DetectorParameters & detectorParameters)
Python
cv.aruco.ArucoDetector.setDetectorParameters(detectorParameters) ->

◆ setDictionaries()

void cv::aruco::ArucoDetector::setDictionaries ( const std::vector< Dictionary > & dictionaries)
Python
cv.aruco.ArucoDetector.setDictionaries(dictionaries) ->

设置用于标记检测的整个字典集合,替换任何现有字典。

参数
dictionaries包含要使用的新字典集合的 std::vector<Dictionary>。

配置 ArucoDetector 使用提供的字典向量进行标记检测。此方法会替换之前设置的任何字典。

注意
设置空字典向量将抛出错误。

◆ setDictionary()

void cv::aruco::ArucoDetector::setDictionary ( const Dictionary & dictionary)
Python
cv.aruco.ArucoDetector.setDictionary(dictionary) ->

设置并替换内部列表中用于标记检测的第一个字典。

参数
dictionary将替换内部列表中第一个字典的新字典。

◆ setRefineParameters()

void cv::aruco::ArucoDetector::setRefineParameters ( const RefineParameters & refineParameters)
Python
cv.aruco.ArucoDetector.setRefineParameters(refineParameters) ->

◆ write() [1/2]

virtual void cv::aruco::ArucoDetector::write ( FileStorage & fs) const
overridevirtual
Python
cv.aruco.ArucoDetector.write(fs, name) ->

将算法参数存储到文件存储中。

重新实现自 cv::Algorithm

◆ write() [2/2]

void cv::aruco::ArucoDetector::write ( FileStorage & fs,
const String & name )
inline
Python
cv.aruco.ArucoDetector.write(fs, name) ->

简化语言绑定的 API

成员数据文档

◆ arucoDetectorImpl

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