arucotag标定

使用 ArUco 标签进行相机标定以获取相机的内参（intrinsic parameters）是一种常见且有效的方法。ArUco 是一种基于二进制编码的正方形标记，易于检测且具有高鲁棒性，非常适合用于相机标定和姿态估计。 ### ArUco 标签用于相机标定的基本流程如下： 1. **准备 ArUco 标签板** 使用 ArUco 标签进行标定通常需要一个已知尺寸的标记板（marker board），该板上包含多个 ArUco 标签。这些标签在物理世界中的相对位置和大小是已知的，用于建立世界坐标系与图像坐标系之间的对应关系。 2. **采集图像** 在不同角度和位置下拍摄 ArUco 标签板的多张图像。这些图像将用于计算相机的内参和畸变系数。 3. **检测 ArUco 标签角点** 使用 OpenCV 的 ArUco 库检测图像中每个标签的四个角点，并记录其在图像中的像素坐标。同时，根据标签板的设计，可以获取这些角点在世界坐标系中的三维坐标。 4. **求解相机内参和畸变系数** 利用 OpenCV 的 `calibrateCamera` 函数，将检测到的图像点与对应的三维世界点进行匹配，从而计算相机的内参矩阵（包括焦距、主点位置、像素尺寸等）以及畸变系数（如径向畸变和切向畸变）。 以下是一个使用 OpenCV 和 ArUco 标签进行相机标定的 Python 示例代码： ```python import cv2 import numpy as np # 定义 ArUco 字典和参数 aruco_dict = cv2.aruco.Dictionary_get(cv2.aruco.DICT_6X6_250) parameters = cv2.aruco.DetectorParameters_create() # 准备标定板对象（假设使用 5x7 的 ArUco 标签板） board = cv2.aruco.CharucoBoard_create(5, 7, 0.04, 0.02, aruco_dict) # 用于存储角点的列表 all_corners = [] all_ids = [] imsize = None # 读取并处理图像 for i in range(1, 11): # 假设采集了10张图像 frame = cv2.imread(f"calibration_images/image_{i}.jpg") gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) if imsize is None: imsize = gray.shape[::-1] # 检测 ArUco 标签 corners, ids, rejected = cv2.aruco.detectMarkers(gray, aruco_dict, parameters=parameters) # 如果检测到至少一个标签 if len(corners) > 0: # 检测 Charuco 角点 ret, charuco_corners, charuco_ids = cv2.aruco.interpolateCornersCharuco(corners, ids, gray, board) if ret > 0: all_corners.append(charuco_corners) all_ids.append(charuco_ids) # 执行相机标定 if len(all_corners) > 0: camera_matrix = None dist_coeffs = None flags = cv2.CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001) # 计算相机内参和畸变系数 ret, camera_matrix, dist_coeffs, rvecs, tvecs = cv2.aruco.calibrateCameraCharuco( charucoCorners=all_corners, charucoIds=all_ids, board=board, imageSize=imsize, cameraMatrix=None, distCoeffs=None ) print("Camera Matrix:\n", camera_matrix) print("Distortion Coefficients:\n", dist_coeffs) ``` 通过上述流程和代码，可以成功标定相机的内参并获得畸变系数，从而为后续的图像矫正、三维重建或机器人导航等应用提供基础支持[^2]。 ###