这是一个基于pupil-apriltags库的AprilTag识别工具包，用于摄像头中AprilTag的检测和跟踪。
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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)
提供了一个简单的测试脚本，可以用于验证AprilTag检测功能：
python test_apriltag.py
这将打开电脑默认摄像头并实时检测AprilTag。按"q"键退出。
pupil-apriltags库支持以下标签家族：
AprilTag的C库是必需的。请按照以下步骤安装：
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y libapriltag-dev
Windows用户需要自行编译或下载预编译的二进制文件，并确保apriltag.dll在系统PATH中或当前目录。
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
最简单的使用方式是运行集成工具，它提供了交互式菜单来引导您完成所有步骤：
python apriltag_tool.py
这个工具会提供菜单选项：
只需按照菜单提示操作即可完成整个流程。
在使用AprilTag检测前，建议先进行相机标定，获取准确的相机参数：
# 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
参数说明:
棋盘格生成工具 (create_chessboard.py):
--size: 棋盘格内角点数量，宽x高 (默认: 9x6)--square: 方格大小，像素 (默认: 100)--output: 输出文件路径 (默认: chessboard.png)--dpi: 输出图像的DPI (默认: 300)，影响打印尺寸相机标定程序 (camera_calibration.py):
--size: 棋盘格内角点数量，宽x高 (默认: 9x6)--square: 棋盘格方块大小，单位米 (默认: 0.025)--output: 输出文件路径 (默认: config/camera/HSK_200W53_1080P.yaml)--camera: 摄像头设备ID (默认: 0)--width: 摄像头捕获宽度 (默认: 1280)--height: 摄像头捕获高度 (默认: 720)--samples: 标定所需样本数量 (默认: 20)--preview: 标定完成后预览校正效果标定过程：
标定完成后，可以运行AprilTag检测程序：
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
参数说明:
配置文件路径: AprilTag配置文件路径 (默认: config/vision/tags_36h11_all.json)--camera: 摄像头设备ID (默认: 0)--camera_info: 相机内参文件路径 (默认: config/camera/HSK_200W53_1080P.yaml)--width: 摄像头捕获宽度 (默认: 1280)--height: 摄像头捕获高度 (默认: 720)q: 退出程序系统的所有配置都可以在 config/vision/table_setup.json 文件中进行设置：
{
"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]
}
}
}
通过修改配置文件，可以：
require_initialization 为 false 可跳过初始化步骤）非常简单，只需要一个命令即可启动系统：
python table_tracking.py
如果需要使用自定义配置文件：
python table_tracking.py --config 自定义配置文件路径
系统运行后，可以按 'i' 键随时手动触发初始化过程。
找不到apriltag库
确保已正确安装apriltag库，并且库文件在系统中可以找到。
相机无法打开
检查相机设备ID是否正确，以及相机是否被其他程序占用。
检测结果不准确
确保您的相机已正确标定，并且配置文件中的标签尺寸正确。
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
本项目是从ROS AprilTag检测包移植的独立版本，移除了ROS依赖，保留了核心功能。 主要使用了以下技术：
本项目基于MIT许可证
本系统现在支持以下新功能：
拍照初始化：系统启动后，会自动进行一次拍照初始化，记录标签的位置关系，包括：
遮挡处理：初始化后，即使某些标签被遮挡：
多标签跟踪：支持同时跟踪多个移动标签，默认支持 ID 4,5,6
系统的所有配置都可以在 config/vision/table_setup.json 文件中进行设置：
{
"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]
}
}
}
通过修改配置文件，可以：
require_initialization 为 false 可跳过初始化步骤）使用默认配置启动系统：
python table_tracking.py
使用自定义配置文件启动系统：
python table_tracking.py --config 自定义配置文件路径
手动初始化：系统运行过程中按 'i' 键
确保所有标签在初始化时可见，系统会记录标签之间的相对位置关系。初始化后，即使部分标签被遮挡，系统也能正确估计所有标签的位置。