ArucoDetector 類的主要功能是透過 detectMarkers() 方法檢測影像中的標記。更多...

#include <opencv2/objdetect/aruco_detector.hpp>

cv::aruco::ArucoDetector 的協作圖

公有成員函式
	ArucoDetector (const Dictionary &dictionary=getPredefinedDictionary(cv::aruco::DICT_4X4_50), const DetectorParameters &detectorParams=DetectorParameters(), const RefineParameters &refineParams=RefineParameters())
	基本 ArucoDetector 建構函式。

	ArucoDetector (const std::vector< Dictionary > &dictionaries, const DetectorParameters &detectorParams=DetectorParameters(), const RefineParameters &refineParams=RefineParameters())
	用於多個字典的 ArucoDetector 建構函式。

void	detectMarkers (InputArray image, OutputArrayOfArrays corners, OutputArray ids, OutputArrayOfArrays rejectedImgPoints=noArray()) const
	基本標記檢測。

void	detectMarkersMultiDict (InputArray image, OutputArrayOfArrays corners, OutputArray ids, OutputArrayOfArrays rejectedImgPoints=noArray(), OutputArray dictIndices=noArray()) const
	基本標記檢測。

const DetectorParameters &	getDetectorParameters () const

std::vector< Dictionary >	getDictionaries () const
	返回當前用於標記檢測的所有字典，以向量形式。

const Dictionary &	getDictionary () const
	返回內部列表中用於標記檢測的第一個字典。

const RefineParameters &	getRefineParameters () const

virtual void	read (const FileNode &fn) override
	從檔案儲存中讀取演算法引數。

void	refineDetectedMarkers (InputArray image, const Board &board, InputOutputArrayOfArrays detectedCorners, InputOutputArray detectedIds, InputOutputArrayOfArrays rejectedCorners, InputArray cameraMatrix=noArray(), InputArray distCoeffs=noArray(), OutputArray recoveredIdxs=noArray()) const
	根據已檢測到的標記和板佈局最佳化未檢測到的標記。

void	setDetectorParameters (const DetectorParameters &detectorParameters)

void	setDictionaries (const std::vector< Dictionary > &dictionaries)
	設定用於標記檢測的整個字典集合，替換任何現有字典。

void	setDictionary (const Dictionary &dictionary)
	設定並替換內部列表中用於標記檢測的第一個字典。

void	setRefineParameters (const RefineParameters &refineParameters)

virtual void	write (FileStorage &fs) const override
	將演算法引數儲存到檔案儲存中。

void	write (FileStorage &fs, const String &name)
	簡化語言繫結的 API

繼承自 cv::Algorithm 的公有成員函式
	Algorithm ()

virtual	~Algorithm ()

virtual void	clear ()
	清除演算法狀態。

virtual bool	empty () const
	如果 Algorithm 為空（例如，在開始時或讀取不成功後），則返回 true。

virtual String	getDefaultName () const

virtual void	save (const String &filename) const

void	write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name=String()) const

void	write (FileStorage &fs, const String &name) const

保護屬性
Ptr< ArucoDetectorImpl >	arucoDetectorImpl

其他繼承成員
繼承自 cv::Algorithm 的靜態公有成員函式
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	load (const String &filename, const String &objname=String())
	從檔案中載入演算法。

template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	loadFromString (const String &strModel, const String &objname=String())
	從字串載入演算法。

template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	read (const FileNode &fn)
	從檔案節點讀取演算法。

繼承自 cv::Algorithm 的保護成員函式
void	writeFormat (FileStorage &fs) const

詳細描述

ArucoDetector 類的主要功能是透過 detectMarkers() 方法檢測影像中的標記。

在影像中檢測到一些標記後，您可以使用 refineDetectedMarkers() 方法嘗試從此字典中查詢未檢測到的標記。

另請參見: DetectorParameters, RefineParameters

建構函式 & 解構函式文件

◆ ArucoDetector() [1/2]

cv::aruco::ArucoDetector::ArucoDetector	(	const Dictionary &	dictionary = getPredefinedDictionary(cv::aruco::DICT_4X4_50),
		const DetectorParameters &	detectorParams = DetectorParameters(),
		const RefineParameters &	refineParams = RefineParameters() )

Python
	cv.aruco.ArucoDetector(	[, dictionary[, detectorParams[, refineParams]]]	) ->	<aruco_ArucoDetector object>
	cv.aruco.ArucoDetector(	dictionaries[, detectorParams[, refineParams]]	) ->	<aruco_ArucoDetector object>

基本 ArucoDetector 建構函式。

引數

dictionary	指示將要搜尋的標記型別
detectorParams	標記檢測引數
refineParams	標記精煉檢測引數

此函式的呼叫圖如下

◆ ArucoDetector() [2/2]

cv::aruco::ArucoDetector::ArucoDetector	(	const std::vector< Dictionary > &	dictionaries,
		const DetectorParameters &	detectorParams = DetectorParameters(),
		const RefineParameters &	refineParams = RefineParameters() )

Python
	cv.aruco.ArucoDetector(	[, dictionary[, detectorParams[, refineParams]]]	) ->	<aruco_ArucoDetector object>
	cv.aruco.ArucoDetector(	dictionaries[, detectorParams[, refineParams]]	) ->	<aruco_ArucoDetector object>

用於多個字典的 ArucoDetector 建構函式。

引數

dictionaries	指示將要搜尋的標記型別。空字典將丟擲錯誤。
detectorParams	標記檢測引數
refineParams	標記精煉檢測引數

成員函式文件

◆ detectMarkers()

void cv::aruco::ArucoDetector::detectMarkers	(	InputArray	image,
		OutputArrayOfArrays	corners,
		OutputArray	ids,
		OutputArrayOfArrays	rejectedImgPoints = noArray() ) const

Python
	cv.aruco.ArucoDetector.detectMarkers(	image[, corners[, ids[, rejectedImgPoints]]]	) ->	corners, ids, rejectedImgPoints

基本標記檢測。

引數

image	輸入影像
corners	檢測到的標記角點向量。對於每個標記，提供其四個角點（例如 std::vector<std::vector<cv::Point2f> >）。對於 N 個檢測到的標記，此陣列的維度為 Nx4。角點順序為順時針。
ids	檢測到的標記識別符號向量。識別符號型別為 int（例如 std::vector<int>）。對於 N 個檢測到的標記，ids 的大小也為 N。識別符號與 imgPoints 陣列中的標記具有相同的順序。
rejectedImgPoints	包含內部編碼不正確的方形的 imgPoints。用於除錯目的。

在輸入影像中執行標記檢測。僅搜尋第一個指定字典中包含的標記。對於每個檢測到的標記，它返回其角點在影像中的 2D 位置及其對應的識別符號。請注意，此函式不執行姿態估計。

注意: 該函式不校正鏡頭畸變，也不考慮它。如果相機引數已知，建議使用相應的相機模型對輸入影像進行去畸變處理。

另請參見: undistort, estimatePoseSingleMarkers, estimatePoseBoard

此函式的呼叫圖如下

◆ detectMarkersMultiDict()

void cv::aruco::ArucoDetector::detectMarkersMultiDict	(	InputArray	image,
		OutputArrayOfArrays	corners,
		OutputArray	ids,
		OutputArrayOfArrays	rejectedImgPoints = noArray(),
		OutputArray	dictIndices = noArray() ) const

Python
	cv.aruco.ArucoDetector.detectMarkersMultiDict(	image[, corners[, ids[, rejectedImgPoints[, dictIndices]]]]	) ->	corners, ids, rejectedImgPoints, dictIndices

基本標記檢測。

引數

image	輸入影像
corners	檢測到的標記角點向量。對於每個標記，提供其四個角點（例如 std::vector<std::vector<cv::Point2f> >）。對於 N 個檢測到的標記，此陣列的維度為 Nx4。角點順序為順時針。
ids	檢測到的標記識別符號向量。識別符號型別為 int（例如 std::vector<int>）。對於 N 個檢測到的標記，ids 的大小也為 N。識別符號與 imgPoints 陣列中的標記具有相同的順序。
rejectedImgPoints	包含內部編碼不正確的方形的 imgPoints。用於除錯目的。
dictIndices	每個檢測到的標記的字典索引向量。使用 getDictionaries() 獲取相應字典的列表。

在輸入影像中執行標記檢測。僅搜尋特定字典中包含的標記。對於每個檢測到的標記，它返回其角點在影像中的 2D 位置及其對應的識別符號。請注意，此函式不執行姿態估計。

注意: 該函式不校正鏡頭畸變，也不考慮它。如果相機引數已知，建議使用相應的相機模型對輸入影像進行去畸變處理。

另請參見: undistort, estimatePoseSingleMarkers, estimatePoseBoard

此函式的呼叫圖如下

◆ getDetectorParameters()

const DetectorParameters & cv::aruco::ArucoDetector::getDetectorParameters ( ) const

Python
	cv.aruco.ArucoDetector.getDetectorParameters(		) ->	retval

◆ getDictionaries()

std::vector< Dictionary > cv::aruco::ArucoDetector::getDictionaries ( ) const

Python
	cv.aruco.ArucoDetector.getDictionaries(		) ->	retval

返回當前用於標記檢測的所有字典，以向量形式。

返回: 包含 ArucoDetector 使用的所有字典的 std::vector<Dictionary>。

◆ getDictionary()

const Dictionary & cv::aruco::ArucoDetector::getDictionary ( ) const

Python
	cv.aruco.ArucoDetector.getDictionary(		) ->	retval

返回內部列表中用於標記檢測的第一個字典。

返回: 已配置的 ArucoDetector 中的第一個字典。

◆ getRefineParameters()

const RefineParameters & cv::aruco::ArucoDetector::getRefineParameters ( ) const

Python
	cv.aruco.ArucoDetector.getRefineParameters(		) ->	retval

◆ read()

virtual void cv::aruco::ArucoDetector::read ( const FileNode & fn )

overridevirtual

Python
	cv.aruco.ArucoDetector.read(	fn	) ->	無

從檔案儲存中讀取演算法引數。

重新實現自 cv::Algorithm。

◆ refineDetectedMarkers()

void cv::aruco::ArucoDetector::refineDetectedMarkers	(	InputArray	image,
		const Board &	board,
		InputOutputArrayOfArrays	detectedCorners,
		InputOutputArray	detectedIds,
		InputOutputArrayOfArrays	rejectedCorners,
		InputArray	cameraMatrix = noArray(),
		InputArray	distCoeffs = noArray(),
		OutputArray	recoveredIdxs = noArray() ) const

Python
	cv.aruco.ArucoDetector.refineDetectedMarkers(	image, board, detectedCorners, detectedIds, rejectedCorners[, cameraMatrix[, distCoeffs[, recoveredIdxs]]]	) ->	detectedCorners, detectedIds, rejectedCorners, recoveredIdxs

根據已檢測到的標記和板佈局最佳化未檢測到的標記。

引數

image	輸入影像
board	板中標記的佈局。
detectedCorners	已檢測到的標記角點向量。
detectedIds	已檢測到的標記識別符號向量。
rejectedCorners	標記檢測過程中被拒絕的候選物件向量。
cameraMatrix	可選的 3x3 浮點相機矩陣 \(A = \vecthreethree{f_x}{0}{c_x}{0}{f_y}{c_y}{0}{0}{1}\)
distCoeffs	可選的畸變係數向量 \((k_1, k_2, p_1, p_2[, k_3[, k_4, k_5, k_6],[s_1, s_2, s_3, s_4]])\)，包含 4、5、8 或 12 個元素
recoveredIdxs	可選陣列，返回原始 rejectedCorners 陣列中恢復的候選索引。

此函式嘗試查詢在基本 detectMarkers 函式中未檢測到的標記。首先，根據當前檢測到的標記和板佈局，函式插值缺失標記的位置。然後，它嘗試基於 minRepDistance 和 errorCorrectionRate 引數在重新投影的標記和被拒絕的候選物件之間找到對應關係。如果提供了相機引數和畸變係數，則使用 projectPoint 函式重新投影缺失的標記。否則，使用全域性單應性插值缺失的標記投影，並且板中所有標記角點必須具有相同的 Z 座標。

注意: 此函式假定板只包含來自一個字典的標記，因此只使用第一個配置的字典。它必須與板的字典匹配才能正常工作。

此函式的呼叫圖如下

◆ setDetectorParameters()

void cv::aruco::ArucoDetector::setDetectorParameters ( const DetectorParameters & detectorParameters )

Python
	cv.aruco.ArucoDetector.setDetectorParameters(	detectorParameters	) ->	無

◆ setDictionaries()

void cv::aruco::ArucoDetector::setDictionaries ( const std::vector< Dictionary > & dictionaries )

Python
	cv.aruco.ArucoDetector.setDictionaries(	dictionaries	) ->	無

設定用於標記檢測的整個字典集合，替換任何現有字典。

引數

dictionaries 包含要使用的新字典集合的 std::vector<Dictionary>。

配置 ArucoDetector 使用提供的字典向量進行標記檢測。此方法會替換之前設定的任何字典。

注意: 設定空字典向量將丟擲錯誤。

◆ setDictionary()

void cv::aruco::ArucoDetector::setDictionary ( const Dictionary & dictionary )

Python
	cv.aruco.ArucoDetector.setDictionary(	dictionary	) ->	無

設定並替換內部列表中用於標記檢測的第一個字典。

引數

dictionary 將替換內部列表中第一個字典的新字典。

◆ setRefineParameters()

void cv::aruco::ArucoDetector::setRefineParameters ( const RefineParameters & refineParameters )

Python
	cv.aruco.ArucoDetector.setRefineParameters(	refineParameters	) ->	無

◆ write() [1/2]

virtual void cv::aruco::ArucoDetector::write ( FileStorage & fs ) const

overridevirtual

Python
	cv.aruco.ArucoDetector.write(	fs, name	) ->	無

將演算法引數儲存到檔案儲存中。

重新實現自 cv::Algorithm。

◆ write() [2/2]

void cv::aruco::ArucoDetector::write	(	FileStorage &	fs,
		const String &	name )

inline

Python
	cv.aruco.ArucoDetector.write(	fs, name	) ->	無

簡化語言繫結的 API

成員資料文件

◆ arucoDetectorImpl

Ptr<ArucoDetectorImpl> cv::aruco::ArucoDetector::arucoDetectorImpl

保護

此類的文件由以下檔案生成

opencv2/objdetect/aruco_detector.hpp

公有成員函式

保護屬性

其他繼承成員

詳細描述

建構函式 & 解構函式文件

◆ ArucoDetector() [1/2]

◆ ArucoDetector() [2/2]

成員函式文件

◆ detectMarkers()

◆ detectMarkersMultiDict()

◆ getDetectorParameters()

◆ getDictionaries()

◆ getDictionary()

◆ getRefineParameters()

◆ read()

◆ refineDetectedMarkers()

◆ setDetectorParameters()

◆ setDictionaries()

◆ setDictionary()

◆ setRefineParameters()

◆ write() [1/2]

◆ write() [2/2]

成員資料文件

◆ arucoDetectorImpl