Dies ist ein AprilTag-Erkennungstoolkit basierend auf der pupil-apriltags-Bibliothek zur Detektion und Verfolgung von AprilTags in Kamerabildern.
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pip install opencv-python numpy pupil-apriltags
import cv2
from apriltag import Detector, DetectorOptions
# 创建检测器
options = DetectorOptions(
families="tag36h11", # 标签家族
border=1, # 标签边框大小
nthreads=4, # 线程数量
quad_decimate=1.0, # 图像下采样系数
quad_blur=0.0, # 高斯模糊系数
refine_edges=True # 是否精细化边缘
)
detector = Detector(options)
# 读取图像
img = cv2.imread("test_image.jpg")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测AprilTag
detections = detector.detect(gray)
# 显示检测结果
for detection in detections:
print(f"标签家族: {detection.tag_family}, ID: {detection.tag_id}")
print(f"位置: {detection.center}")
print(f"角点: {detection.corners}")
import numpy as np
from apriltag import draw_detection_results
# 相机内参矩阵和畸变系数
K = np.array([[800, 0, 320], [0, 800, 240], [0, 0, 1]], dtype=np.float32)
D = np.zeros((4, 1), dtype=np.float32)
# 绘制检测结果
result_img = draw_detection_results(img, detections, K, D, tag_size=0.1)
# 显示结果
cv2.imshow("AprilTag检测", result_img)
cv2.waitKey(0)
Ein einfaches Testskript ist enthalten, um die AprilTag-Erkennung zu überprüfen:
python test_apriltag.py
Dies startet die Standardkamera und erkennt AprilTags in Echtzeit. Drücken Sie "q" zum Beenden.
Die pupil-apriltags-Bibliothek unterstützt folgende Tag-Familien:
Die AprilTag-C-Bibliothek ist erforderlich:
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y libapriltag-dev
Windows-Nutzer müssen die Bibliothek selbst kompilieren oder vorkompilierte Binärdateien verwenden und sicherstellen, dass apriltag.dll im System-PATH oder aktuellen Verzeichnis liegt.
pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple
pip install pupil-apriltags -i https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple
Die einfachste Nutzung erfolgt über das integrierte Tool mit interaktiver Menüführung:
python apriltag_tool.py
Das Tool bietet folgende Optionen:
Folgen Sie einfach den Menüanweisungen.
Vor der AprilTag-Erkennung wird eine Kamerakalibrierung empfohlen:
# 首先生成棋盘格标定板
python create_chessboard.py --size 9x6 --square 100 --output chessboard.png --dpi 300
# 打印棋盘格并测量实际方格大小，然后进行标定
python camera_calibration.py --size 9x6 --square 0.025 --output config/camera/HSK_200W53_1080P.yaml
Parameter:
Schachbrettgenerator (create_chessboard.py):
--size: Anzahl der inneren Ecken (Breite x Höhe, Standard: 9x6)--square: Quadratgröße in Pixeln (Standard: 100)--output: Ausgabedateipfad (Standard: chessboard.png)--dpi: DPI des Ausgabebilds (Standard: 300), beeinflusst DruckgrößeKamerakalibrierung (camera_calibration.py):
--size: Anzahl der inneren Ecken (Standard: 9x6)--square: Reale Quadratgröße in Metern (Standard: 0.025)--output: Ausgabedateipfad (Standard: config/camera/HSK_200W53_1080P.yaml)--camera: Kamera-ID (Standard: 0)--width: Aufnahmebreite (Standard: 1280)--height: Aufnahmehöhe (Standard: 720)--samples: Anzahl benötigter Kalibrierungsbilder (Standard: 20)--preview: Vorschau der Korrektur nach KalibrierungKalibrierungsprozess:
Nach der Kalibrierung können Sie das AprilTag-Erkennungsprogramm starten:
python apriltag_detector.py
python apriltag_detector.py [配置文件路径] --camera 相机ID --width 宽度 --height 高度 --camera_info 相机参数文件
Parameter:
Konfigurationsdatei: Pfad zur AprilTag-Konfiguration (Standard: config/vision/tags_36h11_all.json)--camera: Kamera-ID (Standard: 0)--camera_info: Pfad zur Kameraparameterdatei (Standard: config/camera/HSK_200W53_1080P.yaml)--width: Aufnahmebreite (Standard: 1280)--height: Aufnahmehöhe (Standard: 720)q: Programm beendenAlle Systemeinstellungen können in config/vision/table_setup.json angepasst werden:
{
"AprilTagConfig": {
"family": "tag36h11", // 标签家族
"size": 0.05, // 标签物理尺寸（单位：米）
"threads": 2, // 处理线程数
"max_hamming": 0, // 最大汉明距离
"z_up": true, // Z轴朝上
"decimate": 1.0, // 图像下采样系数
"blur": 0.8, // 模糊系数
"refine_edges": 1, // 是否精细化边缘
"debug": 0 // 是否打开调试
},
"Camera": {
"device_id": 0, // 相机设备ID
"width": 1280, // 相机宽度分辨率
"height": 720, // 相机高度分辨率
"camera_info_path": "config/camera/HSK_200W53_1080P.yaml" // 相机标定参数文件
},
"Archive": {
"enable": true, // 是否启用数据存档
"preview": true, // 是否显示预览窗口
"save_raw": false, // 是否保存原始图像
"save_pred": false, // 是否保存预测图像
"path": "./data/table_tracking" // 数据保存路径
},
"TableConfig": {
"reference_tags": [0, 1, 2, 3], // 参考标签ID列表
"moving_tags": [4, 5, 6], // 移动标签ID列表
"require_initialization": true, // 是否需要初始化
"tag_positions": { // 预设标签位置（如果有）
"0": [0.0, 0.0, 0.0],
"1": [0.5, 0.0, 0.0],
"2": [0.5, 0.5, 0.0],
"3": [0.0, 0.5, 0.0]
}
}
}
Über die Konfiguration können Sie:
require_initialization auf false setzen, um den Schritt zu überspringen)Einfache Startmöglichkeit:
python table_tracking.py
Für benutzerdefinierte Konfiguration:
python table_tracking.py --config 自定义配置文件路径
Nach dem Start kann mit 'i' die Initialisierung manuell ausgelöst werden.
AprilTag-Bibliothek nicht gefunden
Stellen Sie sicher, dass die Bibliothek korrekt installiert und auffindbar ist.
Kamera kann nicht geöffnet werden
Überprüfen Sie die Kamera-ID und ob die Kamera von anderen Programmen genutzt wird.
Ungenauigkeiten bei der Erkennung
Stellen Sie sicher, dass die Kamera korrekt kalibriert ist und die Tag-Größen in der Konfiguration stimmen.
apriltag_standalone/
├── apriltag.py # AprilTag检测库核心代码
├── apriltag_detector.py # AprilTag检测主程序
├── apriltag_tool.py # 集成工具启动菜单
├── camera_calibration.py # 相机标定程序
├── create_chessboard.py # 棋盘格生成工具
├── configs.py # 配置文件处理
├── config/ # 配置目录
│ ├── camera/ # 相机配置
│ │ └── HSK_200W53_1080P.yaml # 相机参数
│ └── vision/ # 视觉配置
│ └── tags_36h11_all.json # AprilTag配置
├── README.md # 说明文档
└── requirements.txt # Python依赖
Dieses Projekt ist eine ROS-unabhängige Portierung des ROS AprilTag-Pakets mit folgenden Technologien:
MIT-Lizenz
Das System unterstützt nun:
Initialisierung durch Aufnahme: Beim Start wird eine Initialaufnahme gemacht, die Positionen aller Tags erfasst:
Okklusionsbehandlung: Nach Initialisierung kann das System:
Multi-Tag-Verfolgung: Gleichzeitige Verfolgung mehrerer beweglicher Tags
Alle Einstellungen in config/vision/table_setup.json:
{
"TableConfig": {
"reference_tags": [0, 1, 2, 3], // 参考标签ID列表
"moving_tags": [4, 5, 6], // 移动标签ID列表
"require_initialization": true, // 是否需要初始化
"tag_positions": { // 预设标签位置（如果有）
"0": [0.0, 0.0, 0.0],
"1": [0.5, 0.0, 0.0],
"2": [0.5, 0.5, 0.0],
"3": [0.0, 0.5, 0.0]
}
}
}
Anpassungsmöglichkeiten:
require_initialization)Standardkonfiguration:
python table_tracking.py
Benutzerdefinierte Konfiguration:
python table_tracking.py --config pfad/zur/konfiguration
Manuelle Initialisierung: Taste 'i' während des Betriebs
Alle Tags müssen während der Initialisierung sichtbar sein, damit das System die relativen Positionen erfassen kann. Danach kann es auch teilweise verdeckte Tags schätzen.