ArucoDetector 类主要功能是通过 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

公开成员函数
	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。

	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。

void	detectMarkersWithConfidence (InputArray image, OutputArrayOfArrays corners, OutputArray ids, OutputArray markersConfidence, OutputArrayOfArrays rejectedImgPoints=noArray()) const
	带有置信度计算的标记检测。

const DetectorParameters &	getDetectorParameters () const

std::vector< Dictionary >	getDictionaries () const
	返回当前用于标记检测的所有字典作为向量。

const Dictionary &	getDictionary () const
	返回用于标记检测的内部列表中的第一个字典。

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)
	设置将用于标记检测的整个字典集合，替换任何现有的字典。

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
	将算法参数存储在文件存储中。

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

从 cv::Algorithm 继承的公共成员函数
	Algorithm ()

virtual	~Algorithm ()

virtual void	clear ()
	清除算法状态。

virtual bool	empty () const
	如果 Algorithm 为空（例如，在最开始或读取不成功后），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

更多继承的成员
从 cv::Algorithm 继承的静态公共成员函数
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())
	从字符串中加载算法。

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

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

详细说明

ArucoDetector 类主要功能是通过 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() 方法来查找该字典中未检测到的标记。

另请参阅: DetectorParameters, RefineParameters

构造函数与析构函数说明

◆ 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 对象〉
	cv.aruco.ArucoDetector(	dictionaries[, detectorParams[, refineParams]]	) ->	〈aruco_ArucoDetector 对象〉

基本的 ArucoDetector 构造函数。

参数

字典	指示将被搜索的标记类型
detectorParams	标记检测参数
refineParams	标记优化检测参数

此函数的调用图

◆ 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 对象〉
	cv.aruco.ArucoDetector(	dictionaries[, detectorParams[, refineParams]]	) ->	〈aruco_ArucoDetector 对象〉

用于多个字典的 ArucoDetector 构造函数。

参数

dictionaries	指示将被搜索的标记类型。空的字典将引发错误。
detectorParams	标记检测参数
refineParams	标记优化检测参数

成员函数说明

◆ detectMarkers()

void cv::aruco::ArucoDetector::detectMarkers	(	InputArray	图像,
		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

图像	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，该数组的尺寸为 Nx4。角点的顺序是顺时针的。
ids	检测到的标记的标识符向量。标识符类型为 int（例如 std::vector<int>）。对于 N 个检测到的标记，ids 的大小也是 N。标识符与 imgPoints 数组中的标记顺序相同。
rejectedImgPoints	包含那些内部编码未正确编码的方块的 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，返回其在图像中的角点 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: 该函数不纠正镜头畸变或考虑它。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。

另请参阅: undistort, estimatePoseSingleMarkers, estimatePoseBoard

此函数的调用图

◆ detectMarkersMultiDict()

void cv::aruco::ArucoDetector::detectMarkersMultiDict	(	InputArray	图像,
		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

图像	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，该数组的尺寸为 Nx4。角点的顺序是顺时针的。
ids	检测到的标记的标识符向量。标识符类型为 int（例如 std::vector<int>）。对于 N 个检测到的标记，ids 的大小也是 N。标识符与 imgPoints 数组中的标记顺序相同。
rejectedImgPoints	包含那些内部编码未正确编码的方块的 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() 获取对应字典的列表。

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，返回其在图像中的角点 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: 该函数不纠正镜头畸变或考虑它。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。

另请参阅: undistort, estimatePoseSingleMarkers, estimatePoseBoard

此函数的调用图

◆ detectMarkersWithConfidence()

void cv::aruco::ArucoDetector::detectMarkersWithConfidence	(	InputArray	图像,
		OutputArrayOfArrays	corners,
		OutputArray	ids,
		OutputArray	markersConfidence,
		OutputArrayOfArrays	rejectedImgPoints = noArray() ) const

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

带有置信度计算的标记检测。

参数

图像	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，该数组的尺寸为 Nx4。角点的顺序是顺时针的。
ids	检测到的标记的标识符向量。标识符类型为 int（例如 std::vector<int>）。对于 N 个检测到的标记，ids 的大小也是 N。标识符与 imgPoints 数组中的标记顺序相同。
markersConfidence	包含标记检测的归一化置信度 [0;1]，定义为 1 减去归一化不确定度（像素检测错误百分比），1 表示像素完美检测。置信度值为 float 类型（例如 std::vector<float>）。
rejectedImgPoints	包含那些内部编码未正确编码的方块的 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，返回其在图像中的角点 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: 该函数不纠正镜头畸变或考虑它。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。

另请参阅: undistort, estimatePoseSingleMarkers, estimatePoseBoard

此函数的调用图

◆ 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作为向量。

返回: 一个 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

返回用于标记检测的内部列表中的第一个字典。

返回: 配置的 ArucoDetector 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	) ->	None

从文件存储中读取算法参数。

从 cv::Algorithm 中重新实现。

◆ refineDetectedMarkers()

void cv::aruco::ArucoDetector::refineDetectedMarkers	(	InputArray	图像,
		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板布局，优化未检测到的标记。

参数

图像	输入图像
board	标记在板上的布局。
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点向量。
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，用于返回原始 rejectedCorners 数组中已恢复的候选点的索引。

此函数尝试查找在 basic detecMarkers 函数中未检测到的标记。首先，基于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，它尝试根据 minRepDistance 和 errorCorrectionRate 参数在重新投影的标记和被拒绝的候选点之间找到对应关系。如果提供了相机参数和畸变系数，则会使用 projectPoint 函数重新投影缺失的标记。如果未提供，则使用全局单应性插值缺失标记的投影，并且板上的所有标记角点必须具有相同的 Z 坐标。

注意: 此函数假设板只包含一个字典中的标记，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

◆ setDetectorParameters()

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

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

◆ setDictionaries()

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

Python
	cv.aruco.ArucoDetector.setDictionaries(	dictionaries	) ->	None

设置将用于标记检测的整个字典集合，替换任何现有的字典。

参数

dictionaries 包含要使用的字典的新集合的 std::vector<Dictionary>。

将 ArucoDetector 配置为使用提供的字典向量进行标记检测。此方法将替换任何先前设置的字典。

注意: 设置一个空的字典向量将引发错误。

◆ setDictionary()

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

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

设置并替换内部列表中用于标记检测的第一个字典。

参数

字典	将替换内部列表中的第一个字典的新字典。

◆ setRefineParameters()

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

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

◆ write() [1/2]

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

overridevirtual

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

将算法参数存储在文件存储中。

从 cv::Algorithm 中重新实现。

◆ write() [2/2]

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

内联

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

简化 API 用于语言绑定

成员数据文档

◆ arucoDetectorImpl

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

保护

该类的文档由以下文件生成：

opencv2/objdetect/aruco_detector.hpp

公开成员函数

保护属性

更多继承的成员

详细说明

构造函数与析构函数说明

◆ ArucoDetector() [1/2]

◆ ArucoDetector() [2/2]

成员函数说明

◆ detectMarkers()

◆ detectMarkersMultiDict()

◆ detectMarkersWithConfidence()

◆ getDetectorParameters()

◆ getDictionaries()

◆ getDictionary()

◆ getRefineParameters()

◆ read()

◆ refineDetectedMarkers()

◆ setDetectorParameters()

◆ setDictionaries()

◆ setDictionary()

◆ setRefineParameters()

◆ write() [1/2]

◆ write() [2/2]

成员数据文档

◆ arucoDetectorImpl