读论文 Automatic generation and detection of highly reliable fiducial markersnunder occlusion
- 论文讲述了marker生成,检测,姿态评估的算法.
- 使用markers board,可以提高健壮性,以及遮挡情况下的姿态估算.
- 使用HSV颜色分割,marker使用蓝绿色,效果也不错.
- 1.提取轮廓, 最初使用canny算法，太慢而放弃；使用ＯＴＳＵ阈值分割，局部自适应阈值分割．
- 2.轮廓过滤，使用多边形近似算法，去除不是４边的轮廓．
- 3.marker id识别，使用单应矩阵映射，从候选id中选择最接近的； 为提高检索速度，ids使用平衡二叉树结构．
- 对marker边侧的像素进行线性回归，计算交点．
- 4.姿态估算，迭代最小化角点的重投影误差
论文地址：
https://code.ihub.org.cn/projects/641/repository/revisions/master/show/readed
opencv aruco
https://docs.opencv.org/4.1.1/d9/d6a/group__aruco.html
https://docs.opencv.org/4.1.1/
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