Ceci est un outil de reconnaissance AprilTag basé sur la bibliothèque pupil-apriltags, utilisé pour la détection et le suivi des AprilTag dans les flux caméra.
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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)
Un script de test simple est fourni pour valider la fonctionnalité de détection AprilTag :
python test_apriltag.py
Ceci ouvrira la caméra par défaut et détectera les AprilTag en temps réel. Appuyez sur "q" pour quitter.
La bibliothèque pupil-apriltags supporte les familles de tags suivantes :
La bibliothèque C AprilTag est requise :
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y libapriltag-dev
Les utilisateurs Windows doivent compiler ou télécharger les binaires précompilés, et s'assurer que apriltag.dll est dans le PATH système ou le répertoire courant.
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
L'outil intégré propose un menu interactif :
python apriltag_tool.py
Options du menu :
Recommandé avant la détection AprilTag :
# 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
Paramètres :
Générateur de mire (create_chessboard.py) :
--size : Nombre de coins internes (défaut : 9x6)--square : Taille des carrés en pixels (défaut : 100)--output : Fichier de sortie (défaut : chessboard.png)--dpi : Résolution de l'image (défaut : 300)Programme d'étalonnage (camera_calibration.py) :
--size : Nombre de coins internes (défaut : 9x6)--square : Taille réelle des carrés en mètres (défaut : 0.025)--output : Fichier de sortie (défaut : config/camera/HSK_200W53_1080P.yaml)--camera : ID de la caméra (défaut : 0)--width : Largeur de capture (défaut : 1280)--height : Hauteur de capture (défaut : 720)--samples : Nombre d'échantillons (défaut : 20)--preview : Aperçu après étalonnageProcédure :
Après étalonnage :
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
Paramètres :
Chemin du fichier de config : Fichier de configuration AprilTag (défaut : config/vision/tags_36h11_all.json)--camera : ID de la caméra (défaut : 0)--camera_info : Fichier des paramètres intrinsèques (défaut : config/camera/HSK_200W53_1080P.yaml)--width : Largeur de capture (défaut : 1280)--height : Hauteur de capture (défaut : 720)q : QuitterTous les paramètres sont configurables dans config/vision/table_setup.json :
{
"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]
}
}
}
Options :
require_initialization)Commande de base :
python table_tracking.py
Avec configuration personnalisée :
python table_tracking.py --config 自定义配置文件路径
Appuyer sur 'i' pour initialiser manuellement.
Bibliothèque AprilTag introuvable
Vérifiez l'installation et le PATH.
Caméra inaccessible
Vérifiez l'ID et les conflits.
Détection imprécise
Vérifiez l'étalonnage et la taille des tags.
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
Version autonome dérivée du package ROS AprilTag, utilisant :
Projet sous licence MIT
Nouvelles capacités :
Initialisation par capture :
Gestion des occultations :
Suivi multi-tags :
Personnalisation via 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]
}
}
}
Options :
Configuration par défaut :
python table_tracking.py
Configuration personnalisée :
python table_tracking.py --config chemin/vers/config
Initialisation manuelle : touche 'i'
Tous les tags doivent être visibles lors de l'initialisation pour enregistrer leurs relations spatiales.