詳細説明

ArUcoマーカー検出。正方形のフィデューシャルマーカー（拡張現実マーカーとしても知られる）は、簡単・高速・ロバストなカメラ姿勢推定に有用である。

ArucoDetector クラスの主な機能は、画像中のマーカーの検出である。マーカーがボードとしてまとめられている場合は、ArucoDetector::refineDetectedMarkers() で検出できなかったマーカーの復元を試みることができる。ArUcoマーカーは、高度なチェスボードコーナー探索にも利用できる。これを行うには、CharucoBoard にマーカーをまとめ、CharucoDetector::detectBoard() でチェスボードのコーナーを探索する。

この実装は、R. Muñoz-SalinasとS. Garrido-JuradoによるArUcoライブラリ [101] に基づいている。

マーカーは、AprilTag 2 [297] のフィデューシャル検出手法に基づいて検出することもできる。

参照: [101] このコードは元々、Google Summer of Code 2015 (GSoC 15) のプロジェクトとしてSergio Garrido-Juradoによって開発された。

クラス
class	cv::aruco::ArucoDetector
	ArucoDetector クラスの主な機能は、detectMarkers() メソッドによる画像内のマーカー検出である。詳細...

class	cv::aruco::Board
	ArUcoマーカーのBoard。詳細...

class	cv::aruco::CharucoBoard
	ChArUcoボードは、チェスボードの白い正方形の内側にマーカーを配置した平面チェスボードである。詳細...

class	cv::aruco::CharucoDetector

struct	cv::aruco::CharucoParameters

struct	cv::aruco::DetectorParameters
	struct DetectorParameters は ArucoDetector で使用される詳細...

class	cv::aruco::Dictionary
	Dictionary は同じサイズの一意なArUcoマーカーの集合である。続きを読む...

class	cv::aruco::GridBoard
	マーカーをグリッド状に配置した平面ボード。詳細...

struct	cv::aruco::RefineParameters
	struct RefineParameters は ArucoDetector で使用される詳細...

列挙型
enum	cv::aruco::CornerRefineMethod { cv::aruco::CORNER_REFINE_NONE , cv::aruco::CORNER_REFINE_SUBPIX , cv::aruco::CORNER_REFINE_CONTOUR , cv::aruco::CORNER_REFINE_APRILTAG }

enum	cv::aruco::PredefinedDictionaryType { cv::aruco::DICT_4X4_50 = 0 , cv::aruco::DICT_4X4_100 , cv::aruco::DICT_4X4_250 , cv::aruco::DICT_4X4_1000 , cv::aruco::DICT_5X5_50 , cv::aruco::DICT_5X5_100 , cv::aruco::DICT_5X5_250 , cv::aruco::DICT_5X5_1000 , cv::aruco::DICT_6X6_50 , cv::aruco::DICT_6X6_100 , cv::aruco::DICT_6X6_250 , cv::aruco::DICT_6X6_1000 , cv::aruco::DICT_7X7_50 , cv::aruco::DICT_7X7_100 , cv::aruco::DICT_7X7_250 , cv::aruco::DICT_7X7_1000 , cv::aruco::DICT_ARUCO_ORIGINAL , cv::aruco::DICT_APRILTAG_16h5 , cv::aruco::DICT_APRILTAG_25h9 , cv::aruco::DICT_APRILTAG_36h10 , cv::aruco::DICT_APRILTAG_36h11 , cv::aruco::DICT_ARUCO_MIP_36h12 }
	事前定義されたマーカー辞書/セット。続きを読む...

関数
void	cv::aruco::drawDetectedCornersCharuco (InputOutputArray image, InputArray charucoCorners, InputArray charucoIds=noArray(), Scalar cornerColor=Scalar(255, 0, 0))
	Charucoコーナーの集合を描画する。

void	cv::aruco::drawDetectedDiamonds (InputOutputArray image, InputArrayOfArrays diamondCorners, InputArray diamondIds=noArray(), Scalar borderColor=Scalar(0, 0, 255))
	検出されたChArUco Diamondマーカーの集合を描画する。

void	cv::aruco::drawDetectedMarkers (InputOutputArray image, InputArrayOfArrays corners, InputArray ids=noArray(), Scalar borderColor=Scalar(0, 255, 0))
	検出されたマーカーを画像に描画する。

Dictionary	cv::aruco::extendDictionary (int nMarkers, int markerSize, const Dictionary &baseDictionary=Dictionary(), int randomSeed=0)
	基本辞書を新しいnMarkersで拡張する。

void	cv::aruco::generateImageMarker (const Dictionary &dictionary, int id, int sidePixels, OutputArray img, int borderBits=1)
	正規のマーカー画像を生成する。

Dictionary	cv::aruco::getPredefinedDictionary (int dict)
	DICT_* で参照される事前定義された辞書の1つを返す。

Dictionary	cv::aruco::getPredefinedDictionary (PredefinedDictionaryType name)
	PredefinedDictionaryTypeで定義された事前定義された辞書の1つを返す。

列挙型詳解

◆ CornerRefineMethod

enum cv::aruco::CornerRefineMethod

#include <opencv2/objdetect/aruco_detector.hpp>

列挙値
CORNER_REFINE_NONE Python: cv.aruco.CORNER_REFINE_NONE	ArUcoのアプローチに基づくタグとコーナーの検出。
CORNER_REFINE_SUBPIX Python: cv.aruco.CORNER_REFINE_SUBPIX	ArUcoのアプローチに加え、コーナーのサブピクセル精度を用いてコーナー位置を高精度化する。
CORNER_REFINE_CONTOUR Python: cv.aruco.CORNER_REFINE_CONTOUR	ArUcoのアプローチに加え、輪郭点による直線フィッティングを用いてコーナー位置を高精度化する。
CORNER_REFINE_APRILTAG Python: cv.aruco.CORNER_REFINE_APRILTAG	AprilTag 2のアプローチ [297] に基づくタグとコーナーの検出。

◆ PredefinedDictionaryType

enum cv::aruco::PredefinedDictionaryType

#include <opencv2/objdetect/aruco_dictionary.hpp>

事前定義されたマーカー辞書/セット。

各辞書は、ビット数と含まれるマーカー数を示す

DICT_ARUCO_ORIGINAL: 標準的なArUcoライブラリのマーカー。1024マーカー、5x5ビット、最小距離0

列挙値
DICT_4X4_50 Python: cv.aruco.DICT_4X4_50	4x4ビット、任意の2コード間の最小ハミング距離 = 4、50コード
DICT_4X4_100 Python: cv.aruco.DICT_4X4_100	4x4ビット、任意の2コード間の最小ハミング距離 = 3、100コード
DICT_4X4_250 Python: cv.aruco.DICT_4X4_250	4x4ビット、任意の2コード間の最小ハミング距離 = 3、250コード
DICT_4X4_1000 Python: cv.aruco.DICT_4X4_1000	4x4ビット、任意の2コード間の最小ハミング距離 = 2、1000コード
DICT_5X5_50 Python: cv.aruco.DICT_5X5_50	5x5ビット、任意の2コード間の最小ハミング距離 = 8、50コード
DICT_5X5_100 Python: cv.aruco.DICT_5X5_100	5x5ビット、任意の2コード間の最小ハミング距離 = 7、100コード
DICT_5X5_250 Python: cv.aruco.DICT_5X5_250	5x5ビット、任意の2コード間の最小ハミング距離 = 6、250コード
DICT_5X5_1000 Python: cv.aruco.DICT_5X5_1000	5x5ビット、任意の2コード間の最小ハミング距離 = 5、1000コード
DICT_6X6_50 Python: cv.aruco.DICT_6X6_50	6x6ビット、任意の2コード間の最小ハミング距離 = 13、50コード
DICT_6X6_100 Python: cv.aruco.DICT_6X6_100	6x6ビット、任意の2コード間の最小ハミング距離 = 12、100コード
DICT_6X6_250 Python: cv.aruco.DICT_6X6_250	6x6ビット、任意の2コード間の最小ハミング距離 = 11、250コード
DICT_6X6_1000 Python: cv.aruco.DICT_6X6_1000	6x6ビット、任意の2コード間の最小ハミング距離 = 9、1000コード
DICT_7X7_50 Python: cv.aruco.DICT_7X7_50	7x7ビット、任意の2コード間の最小ハミング距離 = 19、50コード
DICT_7X7_100 Python: cv.aruco.DICT_7X7_100	7x7ビット、任意の2コード間の最小ハミング距離 = 18、100コード
DICT_7X7_250 Python: cv.aruco.DICT_7X7_250	7x7ビット、任意の2コード間の最小ハミング距離 = 17、250コード
DICT_7X7_1000 Python: cv.aruco.DICT_7X7_1000	7x7ビット、任意の2コード間の最小ハミング距離 = 14、1000コード
DICT_ARUCO_ORIGINAL Python: cv.aruco.DICT_ARUCO_ORIGINAL	6x6ビット、任意の2コード間の最小ハミング距離 = 3、1024コード
DICT_APRILTAG_16h5 Python: cv.aruco.DICT_APRILTAG_16h5	4x4ビット、任意の2コード間の最小ハミング距離 = 5、30コード
DICT_APRILTAG_25h9 Python: cv.aruco.DICT_APRILTAG_25h9	5x5ビット、任意の2コード間の最小ハミング距離 = 9、35コード
DICT_APRILTAG_36h10 Python: cv.aruco.DICT_APRILTAG_36h10	6x6ビット、任意の2コード間の最小ハミング距離 = 10、2320コード
DICT_APRILTAG_36h11 Python: cv.aruco.DICT_APRILTAG_36h11	6x6ビット、任意の2コード間の最小ハミング距離 = 11、587コード
DICT_ARUCO_MIP_36h12 Python: cv.aruco.DICT_ARUCO_MIP_36h12	6x6ビット、任意の2コード間の最小ハミング距離 = 12、250コード

関数詳解

◆ drawDetectedCornersCharuco()

void cv::aruco::drawDetectedCornersCharuco	(	InputOutputArray	image,
		InputArray	charucoCorners,
		InputArray	charucoIds = noArray(),
		Scalar	cornerColor = Scalar(255, 0, 0) )

Python:
	cv.aruco.drawDetectedCornersCharuco(	image, charucoCorners[, charucoIds[, cornerColor]]	) ->	image

#include <opencv2/objdetect/charuco_detector.hpp>

Charucoコーナーの集合を描画する。

引数

image	入出力画像。1チャンネルまたは3チャンネルでなければならない。チャンネル数は変更されない。
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
cornerColor	各コーナーを囲む四角形の色

この関数は検出されたCharucoコーナーの集合を描画する。識別子ベクトルが与えられている場合は、各コーナーのidも描画する。

◆ drawDetectedDiamonds()

void cv::aruco::drawDetectedDiamonds	(	InputOutputArray	image,
		InputArrayOfArrays	diamondCorners,
		InputArray	diamondIds = noArray(),
		Scalar	borderColor = Scalar(0, 0, 255) )

Python:
	cv.aruco.drawDetectedDiamonds(	image, diamondCorners[, diamondIds[, borderColor]]	) ->	image

#include <opencv2/objdetect/charuco_detector.hpp>

検出されたChArUco Diamondマーカーの集合を描画する。

引数

image	入出力画像。1チャンネルまたは3チャンネルでなければならない。チャンネル数は変更されない。
diamondCorners	detectCharucoDiamond() が返すのと同じ形式のダイヤモンドコーナーの位置（例: std::vector<std::vector<cv::Point2f> > ）。検出されたマーカーがN個の場合、この配列の次元はNx4でなければならない。コーナーの順序は時計回りでなければならない。
diamondIds	diamondCorners 内のダイヤモンドの識別子のベクトル。detectCharucoDiamond() が返すのと同じ形式（例: std::vector<Vec4i>）。省略可能で、指定しない場合はidは描画されない。
borderColor	マーカー境界の色。残りの色（テキストの色と最初のコーナーの色）はこの色を基に計算される。

検出されたdiamondの配列を与えると、この関数はそれらを画像中に描画する。マーカーの境界が描画され、与えられている場合はマーカー識別子も描画される。デバッグ目的に有用である。

◆ drawDetectedMarkers()

void cv::aruco::drawDetectedMarkers	(	InputOutputArray	image,
		InputArrayOfArrays	corners,
		InputArray	ids = noArray(),
		Scalar	borderColor = Scalar(0, 255, 0) )

Python:
	cv.aruco.drawDetectedMarkers(	image, corners[, ids[, borderColor]]	) ->	image

#include <opencv2/objdetect/aruco_detector.hpp>

検出されたマーカーを画像中に描画する。

引数

image	入出力画像。1チャンネルまたは3チャンネルでなければならない。チャンネル数は変更されない。
corners	入力画像上のマーカーコーナーの位置（例: std::vector<std::vector<cv::Point2f> > ）。検出されたマーカーがN個の場合、この配列の次元はNx4でなければならない。コーナーの順序は時計回りでなければならない。
ids	markersCorners 内のマーカーの識別子のベクトル。省略可能で、指定しない場合はidは描画されない。
borderColor	マーカー境界の色。残りの色（テキストの色と最初のコーナーの色）は、視認性を向上させるためにこの色を基に計算される。

検出されたマーカーコーナーの配列とそれに対応するidを与えると、この関数はマーカーを画像中に描画する。マーカーの境界が描画され、与えられている場合はマーカー識別子も描画される。デバッグ目的に有用である。

◆ extendDictionary()

Dictionary cv::aruco::extendDictionary	(	int	nMarkers,
		int	markerSize,
		const Dictionary &	baseDictionary = Dictionary(),
		int	randomSeed = 0 )

Python:
	cv.aruco.extendDictionary(	nMarkers, markerSize[, baseDictionary[, randomSeed]]	) ->	retval

#include <opencv2/objdetect/aruco_dictionary.hpp>

ベース辞書を新たなnMarkersで拡張する。

引数

nMarkers	辞書内のマーカー数
markerSize	各マーカーの1次元あたりのビット数
baseDictionary	この辞書のマーカーを先頭に含める（省略可能）
randomSeed	theRNG() に渡すユーザー指定のシード値

この関数はnMarkers個のマーカーから構成される新しい辞書を作成し、各マーカーは markerSize x markerSize ビットで構成される。baseDictionaryが与えられている場合、そのマーカーは直接含められ、残りはそれらに基づいて生成される。baseDictionaryのサイズがnMarkersより大きい場合、baseDictionaryの先頭nMarkers個のみが採用され、新たなマーカーは追加されない。

◆ generateImageMarker()

void cv::aruco::generateImageMarker	(	const Dictionary &	dictionary,
		int	id,
		int	sidePixels,
		OutputArray	img,
		int	borderBits = 1 )

Python:
	cv.aruco.generateImageMarker(	dictionary, id, sidePixels[, img[, borderBits]]	) ->	img

#include <opencv2/objdetect/aruco_detector.hpp>

正規のマーカー画像を生成する。

引数

dictionary	マーカーの種類を示すマーカー辞書
id	返されるマーカーの識別子。指定された辞書内の有効なidでなければならない。
sidePixels	ピクセル単位での画像のサイズ
img	マーカーが描画された出力画像
borderBits	マーカー境界の幅。

この関数はマーカー画像を正準形（すなわち印刷可能な状態）で返す

◆ getPredefinedDictionary() [1/2]

Dictionary cv::aruco::getPredefinedDictionary ( int dict )

Python:
	cv.aruco.getPredefinedDictionary(	dict	) ->	retval

#include <opencv2/objdetect/aruco_dictionary.hpp>

DICT_* で参照される定義済み辞書のいずれかを返す。

◆ getPredefinedDictionary() [2/2]

Dictionary cv::aruco::getPredefinedDictionary ( PredefinedDictionaryType name )

Python:
	cv.aruco.getPredefinedDictionary(	dict	) ->	retval

#include <opencv2/objdetect/aruco_dictionary.hpp>

PredefinedDictionaryType で定義された定義済み辞書のいずれかを返す。