AprilTag 是机器人研究中流行的视觉基准系统。该存储库包含 AprilTag 的最新版本 AprilTag 3，其中包括更快（> 2x）的检测器、改进的小标签检测率、灵活的标签布局和姿势估计。AprilTag 由一个具有最小依赖性的小型 C 库组成。
您可以在此处找到预生成布局的标签图像。我们建议使用 tagStandard41h12 布局。
AprilTag 是以下论文的主题。
官方仅支持 Linux 操作系统，尽管用户也可以在 Windows 上成功安装。
默认安装会将标头放置在 /usr/local/include 中，将共享库放置在 /usr/local/lib 中。它还将 pkg-config 脚本安装到 /usr/local/lib/pkgconfig 中，并且如果安装了 python3，则会安装 python 包装器。
cmake -B build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
cmake --build build --target install
默认情况下，这将构建共享（*.so）库。如果您需要静态 (*.a) 库，请设置BUILD_SHARED_LIBS为OFF：
cmake -B build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DBUILD_SHARED_LIBS=OFF
cmake --build build --target install
如果您sudo apt install ninja-build安装了 Ninja ( )，您可以使用：
cmake -B build -GNinja -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
cmake --build build --target install
通过 ninja 构建脚本生成和编译。它比 cmake 的默认 Makefile 生成器快得多。
--target install如果您只想在本地使用而不安装，则可以省略。
对于绝大多数应用，tagStandard41h12 系列将是正确的选择。您可以在apriltag-imgs repo中找到标签的图像。在您最喜欢的编辑器中放大图像并将其打印出来。
关于何时选择其他标签系列的一些启发：
- 如果您需要更多标签，请使用 tagStandard52h13
- 如果需要最大限度地利用小圆形对象上的空间，请使用 tagCircle49h12（或 tagCircle21h7）。
- 如果您想创建递归标签，请使用 tagCustom48h12。
- 如果您想与 ArUcO 检测器兼容，请使用 tag36h11
如果这些都不满足您的需求，请在此处生成您自己的自定义标签系列。
import cv2 import numpy as np from apriltag import apriltagimagepath = 'test.jpg' image = cv2.imread(imagepath, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) detector = apriltag("tagStandard41h12")
detections = detector.detect(image)
或者，您可以使用由duckietown创建的 AprilTag python 绑定。
image_u8_t* im = image_u8_create_from_pnm("test.png"); apriltag_detector_t *td = apriltag_detector_create(); apriltag_family_t *tf = tagStandard41h12_create(); apriltag_detector_add_family(td, tf); zarray_t *detections = apriltag_detector_detect(td, im);for (int i = 0; i < zarray_size(detections); i++) { apriltag_detection_t *det; zarray_get(detections, i, &det);
// Do stuff with detections here.
} // Cleanup. apriltag_detections_destroy(detections); tagStandard41h12_destroy(tf); apriltag_detector_destroy(td);
此处由第三方提供。
此处由第三方提供
对于大多数用例来说，这应该是替代品的下降。
- 选项 Fine_decode、refine_pose 和 black_border 已被删除。
- 如果您生成了自己的系列，则需要为这些系列重新生成 c 代码。然而，java 代码不需要重新生成，因此这应该是快速且简单的。
请注意，该库没有外部依赖项。大多数应用至少需要一种获取图像的方法。
有关在 C++ 中与 OpenCV 结合使用 AprilTag 的示例，请参阅 example/opencv_demo.cc。该示例应用程序可以通过执行以下命令来构建：
$ cd examples
$ make opencv_demo
cv::Mat 对象中的图像数据可以传递到 AprilTag，而无需创建深层副本。只需为 cv::Mat 数据缓冲区创建一个 image_u8_t 标头：
cv::Mat img;
image_u8_t img_header = { .width = img.cols, .height = img.rows, .stride = img.cols, .buf = img.data };
增加quad_decimate参数会以检测距离为代价来提高检测器的速度。如果你有额外的 cpu 核心来解决这个问题，那么你可以增加 nthreads。如果您的图像有些嘈杂，增加quad_sigma参数可以提高速度。
首先选择一个示例图像并使用 debug=1 运行检测器以生成调试图像。这些显示了检测器在检测管道中每个步骤的输出。如果标签的边界未被检测为四边形，请减少quad_decimate（如有必要，一直到1）。如果检测到标签的边界，则尝试更改decode_sharpening。
我们提供了一种计算标签位姿的方法，如下所示（或者使用 OpenCv 的 Pnp 求解器和 SOLVEPNP_IPPE_SQUARE）。您需要包含 apriltag_pose.h 头文件，然后调用estimate_tag_pose 函数，如下所示：
// First create an apriltag_detection_info_t struct using your known parameters. apriltag_detection_info_t info; info.det = det; info.tagsize = tagsize; info.fx = fx; info.fy = fy; info.cx = cx; info.cy = cy;
// Then call estimate_tag_pose. apriltag_pose_t pose; double err = estimate_tag_pose(&info, &pose); // Do something with pose. ...
其中参数如下：
det：标签检测结构（april_detection_t）。tagsize：标签的大小（以米为单位）。每个标签设计都有一个黑色边框和一个白色边框，但有些设计的内部有白色边框，有些设计的内部有黑色边框。因此，标签大小是从两个边界相交的位置开始测量的，请参见下图的示例。fx,fy: 相机的焦距（以像素为单位）。对于大多数相机来说fx和fy将相等或接近如此。cx,cy：相机的焦点中心（以像素为单位）。对于大多数相机来说，这与图像中心大致相同。
注意：标签尺寸不应从标签外部测量。标签尺寸定义为检测角之间的距离，或者白色边框和黑色边框之间的边缘长度。下图对于 48h12Custom 标签系列中的标签，使用红色 X 标记检 70AE 角，并使用红色箭头标记标签大小。
坐标系的原点位于相机中心。z 轴从相机中心指向相机镜头。在相机拍摄的图像中，x 轴位于右侧，y 轴位于下方。标签的坐标系以标签的中心为中心，x 轴向右，y 轴向下，z 轴进入标签。
您可以通过设置选项启用AddressSanitizer来调试调试版本的内存问题ASAN：
cmake -B build -GNinja -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug -DASAN=ON
cmake --build build
大多数情况下，您可以像往常一样运行可执行文件并检查清理程序输出。如果您收到类似消息，ASan runtime does not come first in initial library list; you should either link runtime to your application or manually preload it with LD_PRELOAD.则必须预加载相应的内容，libasan.so.5如下所示：
LD_PRELOAD=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libasan.so.5 ./build/opencv_demo
除了 AprilTag 2 支持的经典布局之外，AprilTag 3 还支持多种可能的标签布局。标签的数据位现在可以超出标签边界，并且还可以定义标签内部带有“孔”的布局没有数据位的边界。在此存储库中，我们包括：
- 两个系列的新标准布局。这种布局在标签边界外部添加了一层数据位，增加了数据密度和可能的标签数量，但代价是检测距离略有缩短。
- 两个圆形标签系列。
- 有一个家庭，中间有一个洞。例如，这可以用于无人机应用，通过将不同尺寸的标签放置在彼此内部，以允许在较宽的距离范围内进行检测。
您可以使用我们的其他存储库AprilTag-Generation生成您自己的标签系列。
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