Openmv学习day2——AprilTag

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AprilTag的简介

AprilTag是一个视觉基准系统，可用于各种任务，包括AR，机器人和相机校准。这个tag可以直接用打印机打印出来，而AprilTag检测程序可以计算相对于相机的精确3D位置，方向和id。

AprilTag的种类

AprilTag的种类叫家族（family）,有下面的几种：

TAG16H5 → 0 to 29
TAG25H7 → 0 to 241
TAG25H9 → 0 to 34
TAG36H10 → 0 to 2319
TAG36H11 → 0 to 586
ARTOOLKIT → 0 to 511
也就是说TAG16H5的家族（family）有30个，每一个都有对应的id，从0~29。
那么不同的家族，有什么区别呢？

比如说TAG16H5的有效区域是4 x 4的方块，那么它比TAG36H11看的更远（因为他有6 x 6个方块）。但是TAG16H5的错误率比TAG36H11高很多，因为TAG36H11的校验信息多，所以，如果没有别的理由，推荐用TAG36H11。

AprilTag基础使用代码

# AprilTags Example
#
# This example shows the power of the OpenMV Cam to detect April Tags
# on the OpenMV Cam M7. The M4 versions cannot detect April Tags.

import sensor, image, time, math

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # we run out of memory if the resolution is much bigger...
sensor.skip_frames(30)
sensor.set_auto_gain(False)  # must turn this off to prevent image washout...
sensor.set_auto_whitebal(False)  # must turn this off to prevent image washout...
clock = time.clock()

while(True):
    clock.tick()
    img = sensor.snapshot()
    for tag in img.find_apriltags(): # defaults to TAG36H11 without "families".
        img.draw_rectangle(tag.rect(), color = (255, 0, 0))
        img.draw_cross(tag.cx(), tag.cy(), color = (0, 255, 0))
        degress = 180 * tag.rotation() / math.pi     #弧度转化为角度
        print(tag.id(),degress)

3D定位

AprilTag最神奇的是3D定位的功能，它可以得知Tag的空间位置，一共有6个自由度，三个位置，三个角度。

# AprilTags Example
#
# This example shows the power of the OpenMV Cam to detect April Tags
# on the OpenMV Cam M7. The M4 versions cannot detect April Tags.

import sensor, image, time, math

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # we run out of memory if the resolution is much bigger...
sensor.skip_frames(30)
sensor.set_auto_gain(False)  # must turn this off to prevent image washout...
sensor.set_auto_whitebal(False)  # must turn this off to prevent image washout...
clock = time.clock()

# 注意！与find_qrcodes不同，find_apriltags 不需要软件矫正畸变就可以工作。

# 注意，输出的姿态的单位是弧度，可以转换成角度，但是位置的单位是和你的大小有关，需要等比例换算

# f_x 是x的像素为单位的焦距。对于标准的OpenMV，应该等于2.8/3.984*656，这个值是用毫米为单位的焦距除以x方向的感光元件的长度，乘以x方向的感光元件的像素（OV7725）
# f_y 是y的像素为单位的焦距。对于标准的OpenMV，应该等于2.8/2.952*488，这个值是用毫米为单位的焦距除以y方向的感光元件的长度，乘以y方向的感光元件的像素（OV7725）

# c_x 是图像的x中心位置
# c_y 是图像的y中心位置

f_x = (2.8 / 3.984) * 160 # 默认值
f_y = (2.8 / 2.952) * 120 # 默认值
c_x = 160 * 0.5 # 默认值(image.w * 0.5)
c_y = 120 * 0.5 # 默认值(image.h * 0.5)

def degrees(radians):
    return (180 * radians) / math.pi

while(True):
    clock.tick()
    img = sensor.snapshot()
    for tag in img.find_apriltags(fx=f_x, fy=f_y, cx=c_x, cy=c_y): # 默认为TAG36H11
        img.draw_rectangle(tag.rect(), color = (255, 0, 0))
        img.draw_cross(tag.cx(), tag.cy(), color = (0, 255, 0))
        print_args = (tag.x_translation(), tag.y_translation(), tag.z_translation(), \
            degrees(tag.x_rotation()), degrees(tag.y_rotation()), degrees(tag.z_rotation()))
        # 位置的单位是未知的，旋转的单位是角度
        print("Tx: %f, Ty %f, Tz %f, Rx %f, Ry %f, Rz %f" % print_args)
    print(clock.fps())