AprilTag标志识别

OpenCV4.0.0正式release了,其中加入了二维码识别功能,有幸博主最近开始折腾二维码识别,发现二维码的核心就是那三个定位点和辅助对齐点。ZXing和OpenCV都是通过二维码定位点的11311来进行定位的,这是利用了二维码最显著的特征。但是博主会处理一些变态的情况,比如过曝光到11311定位点无法找到(即图像中定位点的黑白间隔不是1:1:3:1:1),于是就需要通过其它方法来找定位点了。一个标志识别库摆在眼前:AprilTag。(OpenCV中集成了类似的库,似乎叫做ARTag,没研究过)

AprilTag诞生于2011年的一篇论文,2016年出了AprilTag2,但是16年的论文感觉没讲啥,再加上看的cpp代码是2013年的,于是这篇博客就对着2013版本来讲好了,我们开始吧。

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双目立体视觉中的相机标定与机器人位置标定

在基于双目立体视觉的工业机器人抓取系统中涉及三个坐标系:世界坐标系(现实世界中的坐标位置)、机器人坐标系(以机器人基座标 标识的坐标位置)和 相机坐标系(以双目相机中某相机光心位置为原点,光轴作为参考坐标轴的坐标表示)。这篇博客主要介绍立体视觉系统中坐标转化,以及实际操作中如何进行相机的标定和机器人的标定。

这篇博客主要是博主的实验流程记录,代码托管于github。

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张正友标定法(二)张正友Matlab工具箱的使用

zzy1        有两份资料,一是加州理工大学开发的标定工具箱,其中实现了全套张正友标定,网站也同样也有详细的使用文档。另一份是OpenCV的标定工具箱,其中使用的也是张正友标定,只不过略有简化。如果你不是直接使用C++书写标定程序的话,强烈推荐加州理工大学的标定工具箱。

        张正友Matlab工具箱使用手册,这份文档详细介绍了该工具箱的使用。这篇博客是对这份文档的补充,所以,如果你本着学习工具箱使用方法而来,请点击题头的链接。学习玩使用手册,这篇博客的内容可能会对你进一步了解工具箱有一定帮助。

        再附上张正友1998年的Paper,我们开始学习吧。

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张正友标定法(一)张正友标定法的数学推导

        张正友标定法提出于1998年,自此相机标定只需要自行打印一张棋盘格就可以实现0.5pixel以上的精度,这样的精度已经可以满足绝大多数应用场合的要求。博主这一系列的博客分为三篇,本篇是第一篇,着重介绍数学推导,后面的博客会陆续介绍Matlab工具箱的使用及博主自己对代码的解释和修改。

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