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cv::aruco::DetectorParameters 構造体
物体検出 » ロバストなカメラ姿勢推定のためのArUcoマーカーおよびボードの検出

struct DetectorParameters は ArucoDetector によって使用される。詳細...

#include <opencv2/objdetect/aruco_detector.hpp>

Collaboration diagram for cv::aruco::DetectorParameters:

公開メンバ関数

 DetectorParameters ()
 
bool readDetectorParameters (const FileNode &fn)
 FileNode から新しい DetectorParameters のセットを読み込む(FileStorage.root() を使用)。
 
bool writeDetectorParameters (FileStorage &fs, const String &name=String())
 DetectorParameters のセットを FileStorage に書き込む。
 

公開変数類

double adaptiveThreshConstant
 輪郭を探す前の適応的しきい値処理の定数(デフォルト7)。
 
int adaptiveThreshWinSizeMax
 輪郭を探す前の適応的しきい値処理の最大ウィンドウサイズ(デフォルト23)。
 
int adaptiveThreshWinSizeMin
 輪郭を探す前の適応的しきい値処理の最小ウィンドウサイズ(デフォルト3)。
 
int adaptiveThreshWinSizeStep
 しきい値処理中に adaptiveThreshWinSizeMin から adaptiveThreshWinSizeMax までの増分(デフォルト10)。
 
float aprilTagCriticalRad
 辺のペアがほぼ直線、またはほぼ180度の角度をなす四角形を除外する。
 
int aprilTagDeglitch
 しきい値処理後の画像のグリッチを除去すべきか? 非常にノイズの多い画像でのみ有用(デフォルト0)。
 
float aprilTagMaxLineFitMse
 輪郭に直線を当てはめる際の、許容される最大平均二乗誤差。
 
int aprilTagMaxNmaxima
 ピクセルのグループを四角形に分割する際に考慮するコーナー候補の数(デフォルト10)。
 
int aprilTagMinClusterPixels
 ピクセル数が少なすぎる四角形を除外する(デフォルト5)。
 
int aprilTagMinWhiteBlackDiff
 白モデルが(全体として)黒モデルより明るくなければならないという追加チェックを加える。
 
float aprilTagQuadDecimate
 April :: ユーザー設定可能なパラメータ。
 
float aprilTagQuadSigma
 分割された画像に適用するガウシアンブラー(四角形検出に使用?)。
 
int cornerRefinementMaxIterations
 コーナー精緻化処理の停止条件に対する最大反復回数(デフォルト30)。
 
int cornerRefinementMethod
 デフォルト値 CORNER_REFINE_NONE。
 
double cornerRefinementMinAccuracy
 コーナー精緻化処理の停止条件に対する最小誤差(デフォルト: 0.1)。
 
int cornerRefinementWinSize
 コーナー精緻化処理の最大ウィンドウサイズ(ピクセル単位)(デフォルト5)。
 
bool detectInvertedMarker
 白いマーカーがあるかどうかを確認する。
 
double errorCorrectionRate
 各辞書の最大誤り訂正能力に対する誤り訂正率(デフォルト0.6)。
 
int markerBorderBits
 マーカー境界のビット数、すなわちマーカー境界の幅(デフォルト1)。
 
double maxErroneousBitsInBorderRate
 境界において許容される誤ったビットの最大数(すなわち境界において許容される白ビットの数)。
 
double maxMarkerPerimeterRate
 検出対象とするマーカー輪郭の最大周長を決定する。
 
double minCornerDistanceRate
 検出されたマーカーの、その周長に対するコーナー間の最小距離(デフォルト0.05)。
 
int minDistanceToBorder
 検出されたマーカーの任意のコーナーから画像境界までの最小距離(ピクセル単位)(デフォルト3)。
 
float minGroupDistance = 0.21f
 グループ内の2つのマーカーを候補リストに追加するための、両マーカーのコーナー間の最小平均距離。
 
double minMarkerDistanceRate
 2つのマーカーをグループ化するための、両マーカーのコーナー間の最小平均距離(デフォルト0.125)。
 
float minMarkerLengthRatioOriginalImg
 範囲[0,1]、論文の式(2)。パラメータ tau_i は処理速度に直接影響する。
 
double minMarkerPerimeterRate
 検出対象とするマーカー輪郭の最小周長を決定する。
 
double minOtsuStdDev
 デコード段階で大津のしきい値処理を適用するための、ピクセル値の最小標準偏差(これを下回る場合、平均が128より大きいかどうかに応じて全ビットが0または1に設定される)(デフォルト5.0)。
 
int minSideLengthCanonicalImg
 正準画像におけるマーカーの最小辺長。後者は輪郭を探索する対象となる二値化画像である。
 
double perspectiveRemoveIgnoredMarginPerCell
 セルビットの判定に考慮しない、各セルの周囲のピクセルのマージン幅。
 
int perspectiveRemovePixelPerCell
 透視変換を除去した際の、マーカーの各セルあたりの(次元ごとの)ビット数(デフォルト4)。
 
double polygonalApproxAccuracyRate
 どの輪郭が四角形かを判定する多角形近似処理における最小精度(デフォルト0.03)。
 
float relativeCornerRefinmentWinSize
 Arucoモジュールサイズに対するコーナー精緻化用の動的ウィンドウサイズ(デフォルト0.3)。
 
bool useAruco3Detection
 新しく高速なAruco検出戦略を有効にする。
 

詳細説明

struct DetectorParameters は ArucoDetector によって使用される。

構築子と解体子の詳解

◆ DetectorParameters()

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

メンバ関数詳解

◆ readDetectorParameters()

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

FileNode から新しい DetectorParameters のセットを読み込む(FileStorage.root() を使用)。

◆ writeDetectorParameters()

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

DetectorParameters のセットを FileStorage に書き込む。

メンバ変数詳解

◆ adaptiveThreshConstant

double cv::aruco::DetectorParameters::adaptiveThreshConstant

輪郭を探す前の適応的しきい値処理の定数(デフォルト7)。

◆ adaptiveThreshWinSizeMax

int cv::aruco::DetectorParameters::adaptiveThreshWinSizeMax

輪郭を探す前の適応的しきい値処理の最大ウィンドウサイズ(デフォルト23)。

◆ adaptiveThreshWinSizeMin

int cv::aruco::DetectorParameters::adaptiveThreshWinSizeMin

輪郭を探す前の適応的しきい値処理の最小ウィンドウサイズ(デフォルト3)。

◆ adaptiveThreshWinSizeStep

int cv::aruco::DetectorParameters::adaptiveThreshWinSizeStep

しきい値処理中に adaptiveThreshWinSizeMin から adaptiveThreshWinSizeMax までの増分(デフォルト10)。

◆ aprilTagCriticalRad

float cv::aruco::DetectorParameters::aprilTagCriticalRad

辺のペアがほぼ直線、またはほぼ180度の角度をなす四角形を除外する。

ゼロは四角形が除外されないことを意味する。(ラジアン単位)(デフォルト 10*PI/180)

◆ aprilTagDeglitch

int cv::aruco::DetectorParameters::aprilTagDeglitch

しきい値処理後の画像のグリッチを除去すべきか? 非常にノイズの多い画像でのみ有用(デフォルト0)。

◆ aprilTagMaxLineFitMse

float cv::aruco::DetectorParameters::aprilTagMaxLineFitMse

輪郭に直線を当てはめる際の、最大平均二乗誤差

◆ aprilTagMaxNmaxima

int cv::aruco::DetectorParameters::aprilTagMaxNmaxima

ピクセル群を四角形へセグメント分割する際に考慮するコーナー候補の数（デフォルト10）。

◆ aprilTagMinClusterPixels

int cv::aruco::DetectorParameters::aprilTagMinClusterPixels

含まれるピクセル数が少なすぎる四角形を棄却する（デフォルト5）。

◆ aprilTagMinWhiteBlackDiff

int cv::aruco::DetectorParameters::aprilTagMinWhiteBlackDiff

白モデルが（全体として）黒モデルより明るくなければならないという追加チェックを加える。

白と黒のピクセルのモデルを構築する際、白モデルが（全体として）黒モデルより明るくなければならないという追加チェックを加える。どの程度明るくするか？（ピクセル値で、[0,255]）、（デフォルト5）

◆ aprilTagQuadDecimate

float cv::aruco::DetectorParameters::aprilTagQuadDecimate

April :: ユーザが設定可能なパラメータ。

四角形の検出は低解像度画像上で行うことができ、姿勢精度の低下と検出率のわずかな低下と引き換えに速度が向上する。バイナリペイロードのデコードは依然として

◆ aprilTagQuadSigma

float cv::aruco::DetectorParameters::aprilTagQuadSigma

セグメント分割された画像に適用するガウシアン平滑化の強さ（四角形検出に使用される）

◆ cornerRefinementMaxIterations

int cv::aruco::DetectorParameters::cornerRefinementMaxIterations

コーナー精緻化処理の停止条件における最大反復回数（デフォルト30）。

◆ cornerRefinementMethod

int cv::aruco::DetectorParameters::cornerRefinementMethod

デフォルト値は CORNER_REFINE_NONE

◆ cornerRefinementMinAccuracy

double cv::aruco::DetectorParameters::cornerRefinementMinAccuracy

コーナー精緻化処理の停止条件における最小誤差（デフォルト: 0.1）

◆ cornerRefinementWinSize

int cv::aruco::DetectorParameters::cornerRefinementWinSize

コーナー精緻化処理における最大ウィンドウサイズ（ピクセル単位）（デフォルト5）。

ArUcoマーカーが小さすぎる場合、ウィンドウサイズは小さくなることがある。relativeCornerRefinmentWinSize を確認すること。最終的なウィンドウサイズは min(cornerRefinementWinSize, averageArucoModuleSize*relativeCornerRefinmentWinSize) として計算される。ここで averageArucoModuleSize はArUcoマーカーのピクセル単位での平均モジュールサイズである。（ArUcoマーカーは黒と白のモジュールで構成される）

◆ detectInvertedMarker

bool cv::aruco::DetectorParameters::detectInvertedMarker

白マーカーがあるかどうかを確認する。

「白」マーカーを生成するには、チルダを使って通常のマーカーを反転させるだけでよい（~markerImage）。（デフォルト false）

◆ errorCorrectionRate

double cv::aruco::DetectorParameters::errorCorrectionRate

各辞書の最大誤り訂正能力に対する誤り訂正率（デフォルト0.6）。

◆ markerBorderBits

int cv::aruco::DetectorParameters::markerBorderBits

マーカー境界のビット数、すなわちマーカー境界の幅（デフォルト1）。

◆ maxErroneousBitsInBorderRate

double cv::aruco::DetectorParameters::maxErroneousBitsInBorderRate

境界において許容される誤ったビットの最大数（すなわち境界において許容される白ビットの数）。

マーカー1個あたりの総ビット数に対する率として表される（デフォルト0.35）。

◆ maxMarkerPerimeterRate

double cv::aruco::DetectorParameters::maxMarkerPerimeterRate

検出対象とするマーカー輪郭の最大周囲長を決定する。

これは入力画像の最大次元に対する率として定義される（デフォルト4.0）。

◆ minCornerDistanceRate

double cv::aruco::DetectorParameters::minCornerDistanceRate

検出されたマーカーの周囲長に対する、コーナー間の最小距離（デフォルト0.05）

◆ minDistanceToBorder

int cv::aruco::DetectorParameters::minDistanceToBorder

検出されたマーカーにおける、任意のコーナーから画像境界までの最小距離（ピクセル単位）（デフォルト3）

◆ minGroupDistance

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

グループ内の2つのマーカーを候補リストに追加するための、両マーカーのコーナー間の最小平均距離

2つのマーカーのコーナー間の平均距離は、そのモジュールサイズに対して相対的に計算される（デフォルト0.21）。

◆ minMarkerDistanceRate

double cv::aruco::DetectorParameters::minMarkerDistanceRate

グループ化するための、2つのマーカーのコーナー間の最小平均距離（デフォルト0.125）。

この率は2つのマーカーのうち小さい方の周囲長に対して相対的である。2つのマーカーのコーナー間の平均距離が min(MarkerPerimeter1, MarkerPerimeter2)*minMarkerDistanceRate より小さい場合、2つのマーカーはグループ化される。

デフォルト値が0.125なのは、0.125*MarkerPerimeter = (MarkerPerimeter / 4) * 0.5 = マーカーの一辺の半分となるためである。

覚え書き
デフォルト値はフィルタリングアルゴリズムが変更されたため、4.8.1リリース以降で0.05から変更された。現在は、同じグループの複数の候補が互いに十分離れていれば候補リストに追加されることがある。
参照
minGroupDistance.

◆ minMarkerLengthRatioOriginalImg

float cv::aruco::DetectorParameters::minMarkerLengthRatioOriginalImg

範囲 [0,1]、論文の式(2)。パラメータ tau_i は処理速度に直接影響する。

◆ minMarkerPerimeterRate

double cv::aruco::DetectorParameters::minMarkerPerimeterRate

検出対象とするマーカー輪郭の最小周囲長を決定する。

これは入力画像の最大次元に対する率として定義される（デフォルト0.03）。

◆ minOtsuStdDev

double cv::aruco::DetectorParameters::minOtsuStdDev

デコード処理中に大津のしきい値処理を適用するための、ピクセル値の最小標準偏差（そうでない場合、平均が128より高いかどうかに応じてすべてのビットが0または1に設定される）（デフォルト5.0）

◆ minSideLengthCanonicalImg

int cv::aruco::DetectorParameters::minSideLengthCanonicalImg

正規化画像におけるマーカーの最小辺長。後者は輪郭が探索される二値化画像である。

◆ perspectiveRemoveIgnoredMarginPerCell

double cv::aruco::DetectorParameters::perspectiveRemoveIgnoredMarginPerCell

セルのビット判定に使用しない、各セルのピクセルマージンの幅。

セルの総サイズ、すなわち perspectiveRemovePixelPerCell に対する率を表す（デフォルト0.13）

◆ perspectiveRemovePixelPerCell

int cv::aruco::DetectorParameters::perspectiveRemovePixelPerCell

透視を除去する際の、マーカーの各セルあたりのビット数（次元ごと）（デフォルト4）。

◆ polygonalApproxAccuracyRate

double cv::aruco::DetectorParameters::polygonalApproxAccuracyRate

どの輪郭が正方形であるかを判定するための、多角形近似処理における最小精度。（デフォルト0.03）

◆ relativeCornerRefinmentWinSize

float cv::aruco::DetectorParameters::relativeCornerRefinmentWinSize

Arucoモジュールサイズに対する、コーナー精緻化用の動的ウィンドウサイズ（デフォルト0.3）。

最終的なウィンドウサイズは min(cornerRefinementWinSize, averageArucoModuleSize*relativeCornerRefinmentWinSize) として計算される。ここで averageArucoModuleSize はArUcoマーカーのピクセル単位での平均モジュールサイズである。（ArUcoマーカーは黒と白のモジュールで構成される）互いに離れた位置にあるマーカーの場合、パラメータ値を0.4〜0.5に増やすと有用なことがある。互いに近い位置にあるマーカーの場合、パラメータ値を0.1〜0.2に減らすと有用なことがある。

◆ useAruco3Detection

bool cv::aruco::DetectorParameters::useAruco3Detection

新しく高速なAruco検出戦略を有効にする。

次の論文で提案された: Romero-Ramirez et al: Speeded up detection of squared fiducial markers (2018) https://www.researchgate.net/publication/325787310_Speeded_Up_Detection_of_Squared_Fiducial_Markers

この構造体詳解は次のファイルから抽出されました:
Generated on Wed Dec 31 2025 07:26:24 for OpenCV by doxygen 1.12.0