詳細説明

ArUco マーカー検出。本モジュールの機能は objdetect モジュールへ移動された

参照: ArucoDetector, CharucoDetector, Board, GridBoard, CharucoBoard

クラス
struct	cv::aruco::EstimateParameters
	姿勢推定の引数。詳細...

列挙型
enum	cv::aruco::PatternPositionType { cv::aruco::ARUCO_CCW_CENTER , cv::aruco::ARUCO_CW_TOP_LEFT_CORNER }
	rvec/tvec はマーカーの右手座標系を定義する。続き...

関数
double	cv::aruco::calibrateCameraAruco (InputArrayOfArrays corners, InputArray ids, InputArray counter, const Ptr< Board > &board, Size imageSize, InputOutputArray cameraMatrix, InputOutputArray distCoeffs, OutputArrayOfArrays rvecs, OutputArrayOfArrays tvecs, OutputArray stdDeviationsIntrinsics, OutputArray stdDeviationsExtrinsics, OutputArray perViewErrors, int flags=0, const TermCriteria &criteria=TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 30, DBL_EPSILON))
	arucoマーカーを用いてカメラをキャリブレーションする。

double	cv::aruco::calibrateCameraAruco (InputArrayOfArrays corners, InputArray ids, InputArray counter, const Ptr< Board > &board, Size imageSize, InputOutputArray cameraMatrix, InputOutputArray distCoeffs, OutputArrayOfArrays rvecs=noArray(), OutputArrayOfArrays tvecs=noArray(), int flags=0, const TermCriteria &criteria=TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 30, DBL_EPSILON))
	これは calibrateCameraAruco と同じ関数だが、キャリブレーション誤差の推定を行わないものである。

double	cv::aruco::calibrateCameraCharuco (InputArrayOfArrays charucoCorners, InputArrayOfArrays charucoIds, const Ptr< CharucoBoard > &board, Size imageSize, InputOutputArray cameraMatrix, InputOutputArray distCoeffs, OutputArrayOfArrays rvecs, OutputArrayOfArrays tvecs, OutputArray stdDeviationsIntrinsics, OutputArray stdDeviationsExtrinsics, OutputArray perViewErrors, int flags=0, const TermCriteria &criteria=TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 30, DBL_EPSILON))
	Charucoコーナーを用いてカメラをキャリブレーションする。

double	cv::aruco::calibrateCameraCharuco (InputArrayOfArrays charucoCorners, InputArrayOfArrays charucoIds, const Ptr< CharucoBoard > &board, Size imageSize, InputOutputArray cameraMatrix, InputOutputArray distCoeffs, OutputArrayOfArrays rvecs=noArray(), OutputArrayOfArrays tvecs=noArray(), int flags=0, const TermCriteria &criteria=TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 30, DBL_EPSILON))
	これは calibrateCameraCharuco と同じ関数だが、キャリブレーション誤差の推定を行わないものである。

void	cv::aruco::detectCharucoDiamond (InputArray image, InputArrayOfArrays markerCorners, InputArray markerIds, float squareMarkerLengthRate, OutputArrayOfArrays diamondCorners, OutputArray diamondIds, InputArray cameraMatrix=noArray(), InputArray distCoeffs=noArray(), Ptr< Dictionary > dictionary=makePtr< Dictionary >(getPredefinedDictionary(PredefinedDictionaryType::DICT_4X4_50)))
	ChArUco Diamondマーカーを検出する。

void	cv::aruco::detectMarkers (InputArray image, const Ptr< Dictionary > &dictionary, OutputArrayOfArrays corners, OutputArray ids, const Ptr< DetectorParameters > &parameters=makePtr< DetectorParameters >(), OutputArrayOfArrays rejectedImgPoints=noArray())
	マーカーを検出する

void	cv::aruco::drawCharucoDiamond (const Ptr< Dictionary > &dictionary, Vec4i ids, int squareLength, int markerLength, OutputArray img, int marginSize=0, int borderBits=1)
	ChArUco Diamondマーカーを描画する。

void	cv::aruco::drawPlanarBoard (const Ptr< Board > &board, Size outSize, OutputArray img, int marginSize, int borderBits)
	平面ボードを描画する

int	cv::aruco::estimatePoseBoard (InputArrayOfArrays corners, InputArray ids, const Ptr< Board > &board, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, InputOutputArray rvec, InputOutputArray tvec, bool useExtrinsicGuess=false)

bool	cv::aruco::estimatePoseCharucoBoard (InputArray charucoCorners, InputArray charucoIds, const Ptr< CharucoBoard > &board, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, InputOutputArray rvec, InputOutputArray tvec, bool useExtrinsicGuess=false)
	コーナーの一部が与えられたときのChArUcoボードの姿勢推定。

void	cv::aruco::estimatePoseSingleMarkers (InputArrayOfArrays corners, float markerLength, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, OutputArray rvecs, OutputArray tvecs, OutputArray objPoints=noArray(), const Ptr< EstimateParameters > &estimateParameters=makePtr< EstimateParameters >())

void	cv::aruco::getBoardObjectAndImagePoints (const Ptr< Board > &board, InputArrayOfArrays detectedCorners, InputArray detectedIds, OutputArray objPoints, OutputArray imgPoints)
	ボードのオブジェクト点と画像点を取得する

int	cv::aruco::interpolateCornersCharuco (InputArrayOfArrays markerCorners, InputArray markerIds, InputArray image, const Ptr< CharucoBoard > &board, OutputArray charucoCorners, OutputArray charucoIds, InputArray cameraMatrix=noArray(), InputArray distCoeffs=noArray(), int minMarkers=2)
	ChArUcoボードのコーナー位置を補間する。

void	cv::aruco::refineDetectedMarkers (InputArray image, const Ptr< Board > &board, InputOutputArrayOfArrays detectedCorners, InputOutputArray detectedIds, InputOutputArrayOfArrays rejectedCorners, InputArray cameraMatrix=noArray(), InputArray distCoeffs=noArray(), float minRepDistance=10.f, float errorCorrectionRate=3.f, bool checkAllOrders=true, OutputArray recoveredIdxs=noArray(), const Ptr< DetectorParameters > &parameters=makePtr< DetectorParameters >())
	検出されたマーカーを精緻化する

bool	cv::aruco::testCharucoCornersCollinear (const Ptr< CharucoBoard > &board, InputArray charucoIds)

列挙型詳解

◆ PatternPositionType

enum cv::aruco::PatternPositionType

#include <opencv2/aruco/aruco_calib.hpp>

rvec/tvec はマーカーの右手座標系を定義する。

PatternPositionType はこの座標系の中心と軸方向を定義する。X 軸（赤色）が第1座標、Y 軸（緑色）が第2座標、Z 軸（青色）が第3座標である。

非推奨Deprecated: Board::matchImagePoints と cv::solvePnP を使用すること

参照: estimatePoseSingleMarkers()

列挙値

ARUCO_CCW_CENTER

Python: cv.aruco.ARUCO_CCW_CENTER

マーカー座標系はマーカーの中心を原点とする。

マーカー自身の座標系における4つのコーナー（CCW順）の座標は次のとおり: (-markerLength/2, markerLength/2, 0), (markerLength/2, markerLength/2, 0), (markerLength/2, -markerLength/2, 0), (-markerLength/2, -markerLength/2, 0)。

ARUCO_CW_TOP_LEFT_CORNER

Python: cv.aruco.ARUCO_CW_TOP_LEFT_CORNER

マーカー座標系はマーカーの左上コーナーを原点とする。

マーカー自身の座標系における4つのコーナー（CW順）の座標は次のとおり: (0, 0, 0), (markerLength, 0, 0), (markerLength, markerLength, 0), (0, markerLength, 0)。

これらのパターンドットは、チェスボード/ChArUco ボードと併用するのに便利である。

関数詳解

◆ calibrateCameraAruco() [1/2]

double cv::aruco::calibrateCameraAruco	(	InputArrayOfArrays	corners,
		InputArray	ids,
		InputArray	counter,
		const Ptr< Board > &	board,
		Size	imageSize,
		InputOutputArray	cameraMatrix,
		InputOutputArray	distCoeffs,
		OutputArrayOfArrays	rvecs,
		OutputArrayOfArrays	tvecs,
		OutputArray	stdDeviationsIntrinsics,
		OutputArray	stdDeviationsExtrinsics,
		OutputArray	perViewErrors,
		int	flags = 0,
		const TermCriteria &	criteria = TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 30, DBL_EPSILON) )

Python:
	cv.aruco.calibrateCameraAruco(	corners, ids, counter, board, imageSize, cameraMatrix, distCoeffs[, rvecs[, tvecs[, flags[, criteria]]]]	) ->	retval, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs
	cv.aruco.calibrateCameraArucoExtended(	corners, ids, counter, board, imageSize, cameraMatrix, distCoeffs[, rvecs[, tvecs[, stdDeviationsIntrinsics[, stdDeviationsExtrinsics[, perViewErrors[, flags[, criteria]]]]]]]	) ->	retval, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs, stdDeviationsIntrinsics, stdDeviationsExtrinsics, perViewErrors

#include <opencv2/aruco/aruco_calib.hpp>

aruco マーカーを使用してカメラをキャリブレーションする。

引数

corners	全フレームで検出されたマーカーコーナーのベクトル。コーナーは detectMarkers が返すものと同じ形式である必要がある（detectMarkers を参照）。
ids	corners 内の各マーカーの識別子のリスト
counter	corners と ids を分割できるようにするための、各フレーム内のマーカー数
board	マーカー Board のレイアウト
imageSize	内部カメラ行列の初期化にのみ使用される画像のサイズ。
cameraMatrix	出力される 3x3 の浮動小数点カメラ行列 \(A = \vecthreethree{f_x}{0}{c_x}{0}{f_y}{c_y}{0}{0}{1}\) 。CV_CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS や CV_CALIB_FIX_ASPECT_RATIO が指定されている場合、fx, fy, cx, cy の一部または全部を関数呼び出し前に初期化しておく必要がある。
distCoeffs	出力される歪み係数のベクトル \((k_1, k_2, p_1, p_2[, k_3[, k_4, k_5, k_6],[s_1, s_2, s_3, s_4]])\) で、4, 5, 8 または 12 要素から成る
rvecs	各ボードビューについて推定される回転ベクトル（Rodrigues を参照）の出力ベクトル（例: std::vector<cv::Mat>>）。すなわち、各 k 番目の回転ベクトルは対応する k 番目の並進ベクトル（次の出力パラメータの説明を参照）とともに、ボードパターンをモデル座標空間（オブジェクト点が指定されている空間）からワールド座標空間へ、つまり k 番目のパターンビューにおけるボードパターンの実際の位置へと移す（k=0.. M -1）。
tvecs	各パターンビューについて推定された並進ベクトルの出力ベクトル。
stdDeviationsIntrinsics	内部パラメータについて推定された標準偏差の出力ベクトル。偏差値の順序: \((f_x, f_y, c_x, c_y, k_1, k_2, p_1, p_2, k_3, k_4, k_5, k_6 , s_1, s_2, s_3, s_4, \tau_x, \tau_y)\) いずれかのパラメータが推定されない場合、その偏差は 0 になる。
stdDeviationsExtrinsics	外部パラメータについて推定された標準偏差の出力ベクトル。偏差値の順序は \((R_1, T_1, \dotsc , R_M, T_M)\) で、M はパターンビューの数、\(R_i, T_i\) は連結された 1x3 ベクトルである。
perViewErrors	各パターンビューについて推定された平均再投影誤差の出力ベクトル。
flags	キャリブレーション処理のための各種フラグ（詳細は calibrateCamera を参照）。
criteria	反復最適化アルゴリズムの終了条件。

この関数は Aruco Board を使用してカメラをキャリブレーションする。この関数は Board の複数のビューから検出されたマーカーのリストを受け取る。処理は calibrateCamera() におけるチェスボードキャリブレーションと同様である。この関数は最終的な再投影誤差を返す。

非推奨Deprecated: Board::matchImagePoints と cv::solvePnP を使用すること

◆ calibrateCameraAruco() [2/2]

double cv::aruco::calibrateCameraAruco	(	InputArrayOfArrays	corners,
		InputArray	ids,
		InputArray	counter,
		const Ptr< Board > &	board,
		Size	imageSize,
		InputOutputArray	cameraMatrix,
		InputOutputArray	distCoeffs,
		OutputArrayOfArrays	rvecs = noArray(),
		OutputArrayOfArrays	tvecs = noArray(),
		int	flags = 0,
		const TermCriteria &	criteria = TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 30, DBL_EPSILON) )

Python:
	cv.aruco.calibrateCameraAruco(	corners, ids, counter, board, imageSize, cameraMatrix, distCoeffs[, rvecs[, tvecs[, flags[, criteria]]]]	) ->	retval, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs
	cv.aruco.calibrateCameraArucoExtended(	corners, ids, counter, board, imageSize, cameraMatrix, distCoeffs[, rvecs[, tvecs[, stdDeviationsIntrinsics[, stdDeviationsExtrinsics[, perViewErrors[, flags[, criteria]]]]]]]	) ->	retval, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs, stdDeviationsIntrinsics, stdDeviationsExtrinsics, perViewErrors

#include <opencv2/aruco/aruco_calib.hpp>

これは calibrateCameraAruco と同じ関数だが、キャリブレーション誤差の推定を行わないものである。

これは利便性のために提供されているオーバーロードされたメンバ関数である。上記の関数とは、受け取る引数のみが異なる。

非推奨Deprecated: Board::matchImagePoints と cv::solvePnP を使用すること

◆ calibrateCameraCharuco() [1/2]

double cv::aruco::calibrateCameraCharuco	(	InputArrayOfArrays	charucoCorners,
		InputArrayOfArrays	charucoIds,
		const Ptr< CharucoBoard > &	board,
		Size	imageSize,
		InputOutputArray	cameraMatrix,
		InputOutputArray	distCoeffs,
		OutputArrayOfArrays	rvecs,
		OutputArrayOfArrays	tvecs,
		OutputArray	stdDeviationsIntrinsics,
		OutputArray	stdDeviationsExtrinsics,
		OutputArray	perViewErrors,
		int	flags = 0,
		const TermCriteria &	criteria = TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 30, DBL_EPSILON) )

Python:
	cv.aruco.calibrateCameraCharuco(	charucoCorners, charucoIds, board, imageSize, cameraMatrix, distCoeffs[, rvecs[, tvecs[, flags[, criteria]]]]	) ->	retval, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs
	cv.aruco.calibrateCameraCharucoExtended(	charucoCorners, charucoIds, board, imageSize, cameraMatrix, distCoeffs[, rvecs[, tvecs[, stdDeviationsIntrinsics[, stdDeviationsExtrinsics[, perViewErrors[, flags[, criteria]]]]]]]	) ->	retval, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs, stdDeviationsIntrinsics, stdDeviationsExtrinsics, perViewErrors

#include <opencv2/aruco/aruco_calib.hpp>

Charuco コーナーを使用してカメラをキャリブレーションする。

引数

charucoCorners	フレームごとに検出された charuco コーナーのベクトル
charucoIds	フレームごとの charucoCorners 内の各コーナーの識別子のリスト
board	マーカー Board のレイアウト
imageSize	入力画像のサイズ
cameraMatrix	出力される 3x3 の浮動小数点カメラ行列 \(A = \vecthreethree{f_x}{0}{c_x}{0}{f_y}{c_y}{0}{0}{1}\) 。CV_CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS や CV_CALIB_FIX_ASPECT_RATIO が指定されている場合、fx, fy, cx, cy の一部または全部を関数呼び出し前に初期化しておく必要がある。
distCoeffs	出力される歪み係数のベクトル \((k_1, k_2, p_1, p_2[, k_3[, k_4, k_5, k_6],[s_1, s_2, s_3, s_4]])\) で、4, 5, 8 または 12 要素から成る
rvecs	各ボードビューについて推定される回転ベクトル（Rodrigues を参照）の出力ベクトル（例: std::vector<cv::Mat>>）。すなわち、各 k 番目の回転ベクトルは対応する k 番目の並進ベクトル（次の出力パラメータの説明を参照）とともに、ボードパターンをモデル座標空間（オブジェクト点が指定されている空間）からワールド座標空間へ、つまり k 番目のパターンビューにおけるボードパターンの実際の位置へと移す（k=0.. M -1）。
tvecs	各パターンビューについて推定された並進ベクトルの出力ベクトル。
stdDeviationsIntrinsics	内部パラメータについて推定された標準偏差の出力ベクトル。偏差値の順序: \((f_x, f_y, c_x, c_y, k_1, k_2, p_1, p_2, k_3, k_4, k_5, k_6 , s_1, s_2, s_3, s_4, \tau_x, \tau_y)\) いずれかのパラメータが推定されない場合、その偏差は 0 になる。
stdDeviationsExtrinsics	外部パラメータについて推定された標準偏差の出力ベクトル。偏差値の順序は \((R_1, T_1, \dotsc , R_M, T_M)\) で、M はパターンビューの数、\(R_i, T_i\) は連結された 1x3 ベクトルである。
perViewErrors	各パターンビューについて推定された平均再投影誤差の出力ベクトル。
flags	キャリブレーション処理のための各種フラグ（詳細は calibrateCamera を参照）。
criteria	反復最適化アルゴリズムの終了条件。

この関数は Charuco Board のコーナーの集合を使用してカメラをキャリブレーションする。この関数は Board の複数のビューから検出されたコーナーとその識別子のリストを受け取る。この関数は最終的な再投影誤差を返す。

非推奨Deprecated: CharucoBoard::matchImagePoints と cv::solvePnP を使用すること

◆ calibrateCameraCharuco() [2/2]

double cv::aruco::calibrateCameraCharuco	(	InputArrayOfArrays	charucoCorners,
		InputArrayOfArrays	charucoIds,
		const Ptr< CharucoBoard > &	board,
		Size	imageSize,
		InputOutputArray	cameraMatrix,
		InputOutputArray	distCoeffs,
		OutputArrayOfArrays	rvecs = noArray(),
		OutputArrayOfArrays	tvecs = noArray(),
		int	flags = 0,
		const TermCriteria &	criteria = TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 30, DBL_EPSILON) )

Python:
	cv.aruco.calibrateCameraCharuco(	charucoCorners, charucoIds, board, imageSize, cameraMatrix, distCoeffs[, rvecs[, tvecs[, flags[, criteria]]]]	) ->	retval, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs
	cv.aruco.calibrateCameraCharucoExtended(	charucoCorners, charucoIds, board, imageSize, cameraMatrix, distCoeffs[, rvecs[, tvecs[, stdDeviationsIntrinsics[, stdDeviationsExtrinsics[, perViewErrors[, flags[, criteria]]]]]]]	) ->	retval, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs, stdDeviationsIntrinsics, stdDeviationsExtrinsics, perViewErrors

#include <opencv2/aruco/aruco_calib.hpp>

これは calibrateCameraCharuco と同じ関数だが、キャリブレーション誤差の推定を行わないものである。

非推奨Deprecated: CharucoBoard::matchImagePoints と cv::solvePnP を使用すること

◆ detectCharucoDiamond()

void cv::aruco::detectCharucoDiamond	(	InputArray	image,
		InputArrayOfArrays	markerCorners,
		InputArray	markerIds,
		float	squareMarkerLengthRate,
		OutputArrayOfArrays	diamondCorners,
		OutputArray	diamondIds,
		InputArray	cameraMatrix = noArray(),
		InputArray	distCoeffs = noArray(),
		Ptr< Dictionary >	dictionary = makePtr< Dictionary >(getPredefinedDictionary(PredefinedDictionaryType::DICT_4X4_50)) )

Python:
	cv.aruco.detectCharucoDiamond(	image, markerCorners, markerIds, squareMarkerLengthRate[, diamondCorners[, diamondIds[, cameraMatrix[, distCoeffs[, dictionary]]]]]	) ->	diamondCorners, diamondIds

#include <opencv2/aruco/charuco.hpp>

ChArUco ダイヤモンドマーカーを検出する。

引数

image	コーナーのサブピクセル処理に必要な入力画像。
markerCorners	detectMarkers 関数から得られた、検出済みマーカーコーナーのリスト。
markerIds	markerCorners 内のマーカー id のリスト。
squareMarkerLengthRate	正方形とマーカーの長さの比率: squareMarkerLengthRate = squareLength/markerLength。実際の単位は必須ではない。
diamondCorners	検出されたダイヤモンドコーナーの出力リスト（ダイヤモンドごとに4コーナー）。順序はマーカーコーナーと同じで、左上、右上、右下、左下となる。detectMarkers が返すコーナーと同様の形式である（例: std::vector<std::vector<cv::Point2f> > ）。
diamondIds	diamondCorners 内のダイヤモンドの id。各ダイヤモンドの id は実際には Vec4i 型であり、各ダイヤモンドは4つの id を持つ。これらはダイヤモンドを構成する aruco マーカーの id である。
cameraMatrix	省略可能なカメラキャリブレーション行列。
distCoeffs	省略可能なカメラ歪み係数。
dictionary	マーカーの種類を示すマーカーの辞書。

この関数は、事前に検出された ArUco マーカーからダイヤモンドマーカーを検出する。ダイヤモンドは diamondCorners および diamondIds パラメータで返される。カメラキャリブレーションパラメータが与えられた場合、ダイヤモンドの探索は再投影に基づく。与えられない場合、ダイヤモンドの探索はホモグラフィに基づく。ホモグラフィは再投影より高速だが、精度は劣る。

非推奨Deprecated: CharucoDetector::detectDiamonds を使用すること

◆ detectMarkers()

void cv::aruco::detectMarkers	(	InputArray	image,
		const Ptr< Dictionary > &	dictionary,
		OutputArrayOfArrays	corners,
		OutputArray	ids,
		const Ptr< DetectorParameters > &	parameters = makePtr< DetectorParameters >(),
		OutputArrayOfArrays	rejectedImgPoints = noArray() )

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

#include <opencv2/aruco.hpp>

マーカーを検出する

非推奨Deprecated: ArucoDetector::detectMarkers クラスを使用すること

◆ drawCharucoDiamond()

void cv::aruco::drawCharucoDiamond	(	const Ptr< Dictionary > &	dictionary,
		Vec4i	ids,
		int	squareLength,
		int	markerLength,
		OutputArray	img,
		int	marginSize = 0,
		int	borderBits = 1 )

Python:
	cv.aruco.drawCharucoDiamond(	dictionary, ids, squareLength, markerLength[, img[, marginSize[, borderBits]]]	) ->	img

#include <opencv2/aruco/charuco.hpp>

ChArUcoダイヤモンドマーカーを描画する。

引数

dictionary	マーカーの種類を示すマーカーの辞書。
ids	ChArUco マーカー内の各 ArUco マーカーに対する4つの id のリスト。
squareLength	チェスボードの正方形のサイズ（ピクセル単位）。
markerLength	マーカーのサイズ（ピクセル単位）。
img	マーカーを含む出力画像。この画像のサイズは 3squareLength + 2marginSize となる。
marginSize	出力画像におけるマーカーの最小マージン（ピクセル単位）
borderBits	マーカーの境界線の幅。

この関数は、印刷可能な状態のChArUcoマーカー画像を返す。

非推奨Deprecated: CharucoBoard::generateImage() を使用する

◆ drawPlanarBoard()

void cv::aruco::drawPlanarBoard	(	const Ptr< Board > &	board,
		Size	outSize,
		OutputArray	img,
		int	marginSize,
		int	borderBits )

Python:
	cv.aruco.drawPlanarBoard(	board, outSize, marginSize, borderBits[, img]	) ->	img

#include <opencv2/aruco.hpp>

平面ボードを描画する

非推奨Deprecated: Board::generateImage を使用する

◆ estimatePoseBoard()

int cv::aruco::estimatePoseBoard	(	InputArrayOfArrays	corners,
		InputArray	ids,
		const Ptr< Board > &	board,
		InputArray	cameraMatrix,
		InputArray	distCoeffs,
		InputOutputArray	rvec,
		InputOutputArray	tvec,
		bool	useExtrinsicGuess = false )

Python:
	cv.aruco.estimatePoseBoard(	corners, ids, board, cameraMatrix, distCoeffs, rvec, tvec[, useExtrinsicGuess]	) ->	retval, rvec, tvec

#include <opencv2/aruco.hpp>

非推奨Deprecated: Board::matchImagePoints と cv::solvePnP を使用すること

◆ estimatePoseCharucoBoard()

bool cv::aruco::estimatePoseCharucoBoard	(	InputArray	charucoCorners,
		InputArray	charucoIds,
		const Ptr< CharucoBoard > &	board,
		InputArray	cameraMatrix,
		InputArray	distCoeffs,
		InputOutputArray	rvec,
		InputOutputArray	tvec,
		bool	useExtrinsicGuess = false )

Python:
	cv.aruco.estimatePoseCharucoBoard(	charucoCorners, charucoIds, board, cameraMatrix, distCoeffs, rvec, tvec[, useExtrinsicGuess]	) ->	retval, rvec, tvec

#include <opencv2/aruco.hpp>

コーナーの一部が与えられた場合のChArUcoボードの姿勢推定。

引数

charucoCorners	検出された charuco コーナーのベクトル
charucoIds	charucoCorners 内の各コーナーの識別子のリスト
board	ChArUco ボードのレイアウト。
cameraMatrix	入力される 3x3 の浮動小数点カメラ行列 \(A = \vecthreethree{f_x}{0}{c_x}{0}{f_y}{c_y}{0}{0}{1}\)
distCoeffs	歪み係数のベクトル \((k_1, k_2, p_1, p_2[, k_3[, k_4, k_5, k_6],[s_1, s_2, s_3, s_4]])\) で、4, 5, 8 または 12 要素から成る
rvec	ボードの回転ベクトルに対応する出力ベクトル（例: cv::Mat）（cv::Rodrigues を参照）。
tvec	ボードの並進ベクトルに対応する出力ベクトル（例: cv::Mat）。
useExtrinsicGuess	rvec と tvec の初期推定値を使用するかどうかを定義する。

この関数は、検出されたコーナーの一部からCharucoボードの姿勢を推定する。入力されたコーナーが姿勢推定を行うのに十分かつ有効かどうかを確認する。姿勢推定が有効な場合はtrueを返し、そうでない場合はfalseを返す。

非推奨Deprecated: CharucoBoard::matchImagePoints と cv::solvePnP を使用すること

参照: オブジェクト点のワールド座標系の軸を取得するには cv::drawFrameAxes を使用する

◆ estimatePoseSingleMarkers()

void cv::aruco::estimatePoseSingleMarkers	(	InputArrayOfArrays	corners,
		float	markerLength,
		InputArray	cameraMatrix,
		InputArray	distCoeffs,
		OutputArray	rvecs,
		OutputArray	tvecs,
		OutputArray	objPoints = noArray(),
		const Ptr< EstimateParameters > &	estimateParameters = makePtr< EstimateParameters >() )

Python:
	cv.aruco.estimatePoseSingleMarkers(	corners, markerLength, cameraMatrix, distCoeffs[, rvecs[, tvecs[, objPoints[, estimateParameters]]]]	) ->	rvecs, tvecs, objPoints

#include <opencv2/aruco.hpp>

非推奨Deprecated: cv::solvePnP を使用する

◆ getBoardObjectAndImagePoints()

void cv::aruco::getBoardObjectAndImagePoints	(	const Ptr< Board > &	board,
		InputArrayOfArrays	detectedCorners,
		InputArray	detectedIds,
		OutputArray	objPoints,
		OutputArray	imgPoints )

Python:
	cv.aruco.getBoardObjectAndImagePoints(	board, detectedCorners, detectedIds[, objPoints[, imgPoints]]	) ->	objPoints, imgPoints

#include <opencv2/aruco.hpp>

ボードのオブジェクト点と画像点を取得する

非推奨Deprecated: Board::matchImagePoints を使用する

◆ interpolateCornersCharuco()

int cv::aruco::interpolateCornersCharuco	(	InputArrayOfArrays	markerCorners,
		InputArray	markerIds,
		InputArray	image,
		const Ptr< CharucoBoard > &	board,
		OutputArray	charucoCorners,
		OutputArray	charucoIds,
		InputArray	cameraMatrix = noArray(),
		InputArray	distCoeffs = noArray(),
		int	minMarkers = 2 )

Python:
	cv.aruco.interpolateCornersCharuco(	markerCorners, markerIds, image, board[, charucoCorners[, charucoIds[, cameraMatrix[, distCoeffs[, minMarkers]]]]]	) ->	retval, charucoCorners, charucoIds

#include <opencv2/aruco/charuco.hpp>

ChArUcoボードのコーナー位置を補間する。

引数

markerCorners	既に検出済みのマーカーコーナーのベクトル。各マーカーについて4つのコーナーが与えられる（例: std::vector<std::vector<cv::Point2f> > ）。N 個の検出済みマーカーに対して、この配列の次元は Nx4 となるべきである。コーナーの順序は時計回りであるべきである。
markerIds	corners 内の各マーカーの識別子のリスト
image	コーナーの精緻化に必要な入力画像。マーカーは検出されず、corners および ids パラメータで渡す必要があることに注意。
board	ChArUco ボードのレイアウト。
charucoCorners	補間されたチェスボードコーナー
charucoIds	補間されたチェスボードコーナーの識別子
cameraMatrix	省略可能な 3x3 の浮動小数点カメラ行列 \(A = \vecthreethree{f_x}{0}{c_x}{0}{f_y}{c_y}{0}{0}{1}\)
distCoeffs	4、5、8、または12要素からなる省略可能な歪み係数のベクトル \((k_1, k_2, p_1, p_2[, k_3[, k_4, k_5, k_6],[s_1, s_2, s_3, s_4]])\)
minMarkers	charuco コーナーを返すために検出されている必要がある隣接マーカーの数

この関数は検出されたマーカーを受け取り、検出されたArucoマーカーを用いてChArUcoボードのチェスボードコーナーの2D位置を返す。カメラパラメータが与えられた場合は近似的な姿勢推定に基づき、そうでない場合は局所的なホモグラフィに基づいて処理を行う。可視のコーナーのみが返される。各コーナーについて、対応する識別子もcharucoIdsに返される。この関数は補間されたコーナーの数を返す。

非推奨Deprecated: CharucoDetector::detectBoard を使用する

◆ refineDetectedMarkers()

void cv::aruco::refineDetectedMarkers	(	InputArray	image,
		const Ptr< Board > &	board,
		InputOutputArrayOfArrays	detectedCorners,
		InputOutputArray	detectedIds,
		InputOutputArrayOfArrays	rejectedCorners,
		InputArray	cameraMatrix = noArray(),
		InputArray	distCoeffs = noArray(),
		float	minRepDistance = 10.f,
		float	errorCorrectionRate = 3.f,
		bool	checkAllOrders = true,
		OutputArray	recoveredIdxs = noArray(),
		const Ptr< DetectorParameters > &	parameters = makePtr< DetectorParameters >() )

Python:
	cv.aruco.refineDetectedMarkers(	image, board, detectedCorners, detectedIds, rejectedCorners[, cameraMatrix[, distCoeffs[, minRepDistance[, errorCorrectionRate[, checkAllOrders[, recoveredIdxs[, parameters]]]]]]]	) ->	detectedCorners, detectedIds, rejectedCorners, recoveredIdxs

#include <opencv2/aruco.hpp>

検出されたマーカーを精緻化する

非推奨Deprecated: クラス ArucoDetector::refineDetectedMarkers を使用する

◆ testCharucoCornersCollinear()

bool cv::aruco::testCharucoCornersCollinear	(	const Ptr< CharucoBoard > &	board,
		InputArray	charucoIds )

Python:
	cv.aruco.testCharucoCornersCollinear(	board, charucoIds	) ->	retval

#include <opencv2/aruco.hpp>

非推奨Deprecated: CharucoBoard::checkCharucoCornersCollinear を使用する

詳細説明

クラス

列挙型

関数

列挙型詳解

◆ PatternPositionType

関数詳解

◆ calibrateCameraAruco() [1/2]

◆ calibrateCameraAruco() [2/2]

◆ calibrateCameraCharuco() [1/2]

◆ calibrateCameraCharuco() [2/2]

◆ detectCharucoDiamond()

◆ detectMarkers()

◆ drawCharucoDiamond()

◆ drawPlanarBoard()

◆ estimatePoseBoard()

◆ estimatePoseCharucoBoard()

◆ estimatePoseSingleMarkers()

◆ getBoardObjectAndImagePoints()

◆ interpolateCornersCharuco()

◆ refineDetectedMarkers()

◆ testCharucoCornersCollinear()