AprilTag標記追蹤

AprilTag的種類叫家族（family）,有下面的幾種：

TAG16H5 → 0 to 29
TAG25H7 → 0 to 241
TAG25H9 → 0 to 34
TAG36H10 → 0 to 2319
TAG36H11 → 0 to 586
ARTOOLKIT → 0 to 511

注意：一般使用TAG36H11 

 

AprilTag識別：

代碼如下：

import sensor, image, time, math

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # we run out of memory if the resolution is much bigger...
sensor.skip_frames(30)
sensor.set_auto_gain(False)  # must turn this off to prevent image washout...
sensor.set_auto_whitebal(False)  # must turn this off to prevent image washout...
clock = time.clock()

while(True):
    clock.tick()
    img = sensor.snapshot()
    for tag in img.find_apriltags(): # defaults to TAG36H11 without "families".
        img.draw_rectangle(tag.rect(), color = (255, 0, 0))
        img.draw_cross(tag.cx(), tag.cy(), color = (0, 255, 0))
        degress = 180 * tag.rotation() / math.pi
        print(tag.id(),degress)   #輸出標簽的id值和攝像頭旋轉的角度

運行結果：輸出標簽的id值和攝像頭旋轉的角度

 

AprilTag3D定位：

代碼如下：

import sensor, image, time, math

sensor.reset()

sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)

sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # we run out of memory if the resolution is much bigger...

sensor.skip_frames(30)

sensor.set_auto_gain(False)  # must turn this off to prevent image washout...

sensor.set_auto_whitebal(False)  # must turn this off to prevent image washout...

clock = time.clock()

# 注意！與find_qrcodes不同，find_apriltags 不需要軟件矯正畸變就可以工作。

# 注意，輸出的姿態的單位是弧度，可以轉換成角度，但是位置的單位是和你的大小有關，需要等比例換算

# f_x 是x的像素為單位的焦距。對於標准的OpenMV，應該等於2.8/3.984*656，這個值是用毫米為單位的焦距除以x方向的感光元件的長度，乘以x方向的感光元件的像素（OV7725）

# f_y 是y的像素為單位的焦距。對於標准的OpenMV，應該等於2.8/2.952*488，這個值是用毫米為單位的焦距除以y方向的感光元件的長度，乘以y方向的感光元件的像素（OV7725）

# c_x 是圖像的x中心位置

# c_y 是圖像的y中心位置

f_x = (2.8 / 3.984) * 160 # 默認值

f_y = (2.8 / 2.952) * 120 # 默認值

c_x = 160 * 0.5 # 默認值(image.w * 0.5)

c_y = 120 * 0.5 # 默認值(image.h * 0.5)

#實際的TX、TY、TZ的值需要通過公式計算

#Kz=實際距離（Z值）/Tz

#之后算出每一次的實際距離=Kz*Tz

def degrees(radians):

    return (180 * radians) / math.pi

while(True):

    clock.tick()

    img = sensor.snapshot()

    for tag in img.find_apriltags(fx=f_x, fy=f_y, cx=c_x, cy=c_y): # 默認為TAG36H11

        img.draw_rectangle(tag.rect(), color = (255, 0, 0))

        img.draw_cross(tag.cx(), tag.cy(), color = (0, 255, 0))

        print_args = (tag.x_translation(), tag.y_translation(), tag.z_translation(), \

            degrees(tag.x_rotation()), degrees(tag.y_rotation()), degrees(tag.z_rotation()))

        # 位置的單位是未知的，旋轉的單位是角度

        print("Tx: %f, Ty %f, Tz %f, Rx %f, Ry %f, Rz %f" % print_args)

    #print(clock.fps())

運行結果：物體相對攝像頭的（x,y,z)坐標位置，和（x,y,z)旋轉角度

建立攝像頭的空間直角坐標系：

 

 

 

 

正是步行者，一步步登峰！