結構體 DetectorParameters 由 ArucoDetector 使用更多...

#include <opencv2/objdetect/aruco_detector.hpp>

cv::aruco::DetectorParameters 的協作圖

公共成員函式
	DetectorParameters ()

bool	readDetectorParameters (const FileNode &fn)
	從 FileNode 讀取一組新的 DetectorParameters （使用 FileStorage.root()）。

bool	writeDetectorParameters (FileStorage &fs, const String &name=String())
	將一組 DetectorParameters 寫入 FileStorage。

公共屬性
double	adaptiveThreshConstant
	在查詢輪廓之前進行自適應閾值處理的常數（預設值 7）

int	adaptiveThreshWinSizeMax
	在查詢輪廓之前進行自適應閾值處理的最大視窗大小（預設值 23）。

int	adaptiveThreshWinSizeMin
	在查詢輪廓之前進行自適應閾值處理的最小視窗大小（預設值 3）。

int	adaptiveThreshWinSizeStep
	閾值處理過程中從 adaptiveThreshWinSizeMin 到 adaptiveThreshWinSizeMax 的增量（預設值 10）。

float	aprilTagCriticalRad
	拒絕邊對角度接近直線或接近 180 度的四邊形。

int	aprilTagDeglitch
	閾值影像是否應進行去毛刺處理？僅對非常嘈雜的影像有用（預設值 0）。

float	aprilTagMaxLineFitMse
	當將線條擬合到輪廓時，最大均方誤差是多少

int	aprilTagMaxNmaxima
	將一組畫素分割成四邊形時要考慮多少個角點候選（預設值 10）。

int	aprilTagMinClusterPixels
	拒絕包含畫素過少的四邊形（預設值 5）。

int	aprilTagMinWhiteBlackDiff
	新增一個額外檢查，即白色模型（整體）必須比黑色模型更亮。

float	aprilTagQuadDecimate
	April :: 使用者可配置引數。

float	aprilTagQuadSigma
	應將何種高斯模糊應用於分割後的影像（用於四邊形檢測？）

int	cornerRefinementMaxIterations
	角點細化過程停止準則的最大迭代次數（預設值 30）。

int	cornerRefinementMethod
	預設值 CORNER_REFINE_NONE

double	cornerRefinementMinAccuracy
	角點細化過程停止準則的最小誤差（預設值：0.1）

int	cornerRefinementWinSize
	角點細化過程的最大視窗大小（以畫素為單位）（預設值 5）。

bool	detectInvertedMarker
	檢查是否存在白色標記。

double	errorCorrectionRate
	相對於每個字典的最大糾錯能力的糾錯率（預設值 0.6）。

int	markerBorderBits
	標記邊框的位數，即標記邊框寬度（預設值 1）。

double	maxErroneousBitsInBorderRate
	邊框中允許的最大錯誤位數（即邊框中允許的白色位數）。

double	maxMarkerPerimeterRate
	確定要檢測的標記輪廓的最大周長。

double	minCornerDistanceRate
	檢測到的標記角點之間相對於其周長的最小距離（預設值 0.05）

int	minDistanceToBorder
	檢測到的標記的任何角點到影像邊界的最小距離（以畫素為單位）（預設值 3）

float	minGroupDistance = 0.21f
	組中兩個標記角點之間的最小平均距離，用於將它們新增到候選列表

double	minMarkerDistanceRate
	要分組的兩個標記角點之間的最小平均距離（預設值 0.125）。

float	minMarkerLengthRatioOriginalImg
	範圍 [0,1]，論文中的公式 (2)。引數 tau_i 對處理速度有直接影響。

double	minMarkerPerimeterRate
	確定要檢測的標記輪廓的最小周長。

double	minOtsuStdDev
	在解碼步驟中，畫素值的最小標準差用於應用 Otsu 閾值處理（否則，所有位都根據均值是否高於 128 設定為 0 或 1）（預設值 5.0）

int	minSideLengthCanonicalImg
	規範影像中標記的最小邊長。後者是搜尋輪廓的二值化影像。

double	perspectiveRemoveIgnoredMarginPerCell
	每個單元格的畫素邊距寬度，不用於確定單元格位。

int	perspectiveRemovePixelPerCell
	移除透視時，標記每個單元格的位數（每維度）（預設值 4）。

double	polygonalApproxAccuracyRate
	多邊形逼近過程中確定哪些輪廓是正方形的最小精度。（預設值 0.03）

float	relativeCornerRefinmentWinSize
	相對於 ArUco 模組大小的角點細化動態視窗大小（預設值 0.3）。

bool	useAruco3Detection
	啟用新的、更快的 ArUco 檢測策略。

詳細描述

結構體 DetectorParameters 由 ArucoDetector 使用

建構函式 & 解構函式文件

◆ DetectorParameters()

cv::aruco::DetectorParameters::DetectorParameters ( )

inline

成員函式文件

◆ readDetectorParameters()

bool cv::aruco::DetectorParameters::readDetectorParameters ( const FileNode & fn )

從 FileNode 讀取一組新的 DetectorParameters （使用 FileStorage.root()）。

◆ writeDetectorParameters()

bool cv::aruco::DetectorParameters::writeDetectorParameters	(	FileStorage &	fs,
		const String &	name = String() )

將一組 DetectorParameters 寫入 FileStorage。

成員資料文件

◆ adaptiveThreshConstant

double cv::aruco::DetectorParameters::adaptiveThreshConstant

在查詢輪廓之前進行自適應閾值處理的常數（預設值 7）

◆ adaptiveThreshWinSizeMax

int cv::aruco::DetectorParameters::adaptiveThreshWinSizeMax

在查詢輪廓之前進行自適應閾值處理的最大視窗大小（預設值 23）。

◆ adaptiveThreshWinSizeMin

int cv::aruco::DetectorParameters::adaptiveThreshWinSizeMin

在查詢輪廓之前進行自適應閾值處理的最小視窗大小（預設值 3）。

◆ adaptiveThreshWinSizeStep

int cv::aruco::DetectorParameters::adaptiveThreshWinSizeStep

閾值處理過程中從 adaptiveThreshWinSizeMin 到 adaptiveThreshWinSizeMax 的增量（預設值 10）。

◆ aprilTagCriticalRad

float cv::aruco::DetectorParameters::aprilTagCriticalRad

拒絕邊對角度接近直線或接近 180 度的四邊形。

零表示不拒絕任何四邊形。（以弧度為單位）（預設值 10*PI/180）

◆ aprilTagDeglitch

int cv::aruco::DetectorParameters::aprilTagDeglitch

閾值影像是否應進行去毛刺處理？僅對非常嘈雜的影像有用（預設值 0）。

◆ aprilTagMaxLineFitMse

float cv::aruco::DetectorParameters::aprilTagMaxLineFitMse

當將線條擬合到輪廓時，最大均方誤差是多少

◆ aprilTagMaxNmaxima

int cv::aruco::DetectorParameters::aprilTagMaxNmaxima

將一組畫素分割成四邊形時要考慮多少個角點候選（預設值 10）。

◆ aprilTagMinClusterPixels

int cv::aruco::DetectorParameters::aprilTagMinClusterPixels

拒絕包含畫素過少的四邊形（預設值 5）。

◆ aprilTagMinWhiteBlackDiff

int cv::aruco::DetectorParameters::aprilTagMinWhiteBlackDiff

新增一個額外檢查，即白色模型（整體）必須比黑色模型更亮。

當我們建立黑白畫素模型時，我們增加了一個額外檢查，即白色模型（整體）必須比黑色模型更亮。亮多少？（畫素值，[0,255]），（預設值 5）

◆ aprilTagQuadDecimate

float cv::aruco::DetectorParameters::aprilTagQuadDecimate

April :: 使用者可配置引數。

四邊形檢測可以在較低解析度的影像上進行，以姿態精度為代價提高速度，並略微降低檢測率。解碼二進位制負載仍然是

◆ aprilTagQuadSigma

float cv::aruco::DetectorParameters::aprilTagQuadSigma

應將何種高斯模糊應用於分割後的影像（用於四邊形檢測？）

◆ cornerRefinementMaxIterations

int cv::aruco::DetectorParameters::cornerRefinementMaxIterations

角點細化過程停止準則的最大迭代次數（預設值 30）。

◆ cornerRefinementMethod

int cv::aruco::DetectorParameters::cornerRefinementMethod

預設值 CORNER_REFINE_NONE

◆ cornerRefinementMinAccuracy

double cv::aruco::DetectorParameters::cornerRefinementMinAccuracy

角點細化過程停止準則的最小誤差（預設值：0.1）

◆ cornerRefinementWinSize

int cv::aruco::DetectorParameters::cornerRefinementWinSize

角點細化過程的最大視窗大小（以畫素為單位）（預設值 5）。

如果 ArUco 標記過小，視窗大小可能會減小，請檢查 relativeCornerRefinmentWinSize。最終視窗大小的計算方式為：min(cornerRefinementWinSize, averageArucoModuleSize*relativeCornerRefinmentWinSize)，其中 averageArucoModuleSize 是以畫素為單位的 ArUco 標記的平均模組大小。（ArUco 標記由黑白模組組成）

◆ detectInvertedMarker

bool cv::aruco::DetectorParameters::detectInvertedMarker

檢查是否存在白色標記。

為了生成“白色”標記，只需使用波浪號 ~markerImage 反轉正常標記即可。（預設值 false）

◆ errorCorrectionRate

double cv::aruco::DetectorParameters::errorCorrectionRate

相對於每個字典的最大糾錯能力的糾錯率（預設值 0.6）。

◆ markerBorderBits

int cv::aruco::DetectorParameters::markerBorderBits

標記邊框的位數，即標記邊框寬度（預設值 1）。

◆ maxErroneousBitsInBorderRate

double cv::aruco::DetectorParameters::maxErroneousBitsInBorderRate

邊框中允許的最大錯誤位數（即邊框中允許的白色位數）。

表示為相對於每個標記總位數的比率（預設值 0.35）。

◆ maxMarkerPerimeterRate

double cv::aruco::DetectorParameters::maxMarkerPerimeterRate

確定要檢測的標記輪廓的最大周長。

這被定義為相對於輸入影像最大尺寸的比率（預設值 4.0）。

◆ minCornerDistanceRate

double cv::aruco::DetectorParameters::minCornerDistanceRate

檢測到的標記角點之間相對於其周長的最小距離（預設值 0.05）

◆ minDistanceToBorder

int cv::aruco::DetectorParameters::minDistanceToBorder

檢測到的標記的任何角點到影像邊界的最小距離（以畫素為單位）（預設值 3）

◆ minGroupDistance

float cv::aruco::DetectorParameters::minGroupDistance = 0.21f

組中兩個標記角點之間的最小平均距離，用於將它們新增到候選列表

兩個標記角點之間的平均距離是相對於其模組大小計算的（預設值 0.21）。

◆ minMarkerDistanceRate

double cv::aruco::DetectorParameters::minMarkerDistanceRate

要分組的兩個標記角點之間的最小平均距離（預設值 0.125）。

該比率是相對於兩個標記中較小周長計算的。如果兩個標記角點之間的平均距離小於 min(MarkerPerimeter1, MarkerPerimeter2)*minMarkerDistanceRate，則將這兩個標記分組。

預設值為 0.125，因為 0.125*標記周長 = (標記周長 / 4) * 0.5 = 標記邊長的一半。

注意: 預設值在 4.8.1 版本釋出後從 0.05 更改，因為過濾演算法已更改。現在，如果同一組中的幾個候選物件彼此相距較遠，則可以將它們新增到候選列表。

另請參見: minGroupDistance.

◆ minMarkerLengthRatioOriginalImg

float cv::aruco::DetectorParameters::minMarkerLengthRatioOriginalImg

範圍 [0,1]，論文中的公式 (2)。引數 tau_i 對處理速度有直接影響。

◆ minMarkerPerimeterRate

double cv::aruco::DetectorParameters::minMarkerPerimeterRate

確定要檢測的標記輪廓的最小周長。

這被定義為相對於輸入影像最大尺寸的比率（預設值 0.03）。

◆ minOtsuStdDev

double cv::aruco::DetectorParameters::minOtsuStdDev

在解碼步驟中，畫素值的最小標準差用於應用 Otsu 閾值處理（否則，所有位都根據均值是否高於 128 設定為 0 或 1）（預設值 5.0）

◆ minSideLengthCanonicalImg

int cv::aruco::DetectorParameters::minSideLengthCanonicalImg

規範影像中標記的最小邊長。後者是搜尋輪廓的二值化影像。

◆ perspectiveRemoveIgnoredMarginPerCell

double cv::aruco::DetectorParameters::perspectiveRemoveIgnoredMarginPerCell

每個單元格的畫素邊距寬度，不用於確定單元格位。

表示相對於單元格總大小的比率，即 perspectiveRemovePixelPerCell（預設值 0.13）。

◆ perspectiveRemovePixelPerCell

int cv::aruco::DetectorParameters::perspectiveRemovePixelPerCell

移除透視時，標記每個單元格的位數（每維度）（預設值 4）。

◆ polygonalApproxAccuracyRate

double cv::aruco::DetectorParameters::polygonalApproxAccuracyRate

多邊形逼近過程中確定哪些輪廓是正方形的最小精度。（預設值 0.03）

◆ relativeCornerRefinmentWinSize

float cv::aruco::DetectorParameters::relativeCornerRefinmentWinSize

相對於 ArUco 模組大小的角點細化動態視窗大小（預設值 0.3）。

最終視窗大小的計算方式為：min(cornerRefinementWinSize, averageArucoModuleSize*relativeCornerRefinmentWinSize)，其中 averageArucoModuleSize 是以畫素為單位的 ArUco 標記的平均模組大小。（ArUco 標記由黑白模組組成）如果標記彼此相距較遠，則將引數值增加到 0.4-0.5 可能會很有用。如果標記彼此靠近，則將引數值減小到 0.1-0.2 可能會很有用。

◆ useAruco3Detection

bool cv::aruco::DetectorParameters::useAruco3Detection

啟用新的、更快的 ArUco 檢測策略。

論文中提出：Romero-Ramirez 等人：方格基準標記的加速檢測 (2018) https://www.researchgate.net/publication/325787310_Speeded_Up_Detection_of_Squared_Fiducial_Markers

此結構體的文件由以下檔案生成

opencv2/objdetect/aruco_detector.hpp

公共成員函式

公共屬性