写在前面：
🌟 欢迎光临 清流君 的博客小天地，这里是我分享技术与心得的温馨角落。📝
🎭 人生如戏，我们并非能选择舞台和剧本，但我们可以选择如何演绎 🌟感谢您的支持与关注，让我们一起在知识的海洋中砥砺前行~~~

文章目录

• 引言
• 一、AprilTag简介
• 二、OpenMV与AprilTag的结合

• 1、AprilTag标签生成
• 2、AprilTag标签获取
• 3、AprilTag代码解读

• 三、深入理解AprilTag定位
• 四、AprilTag坐标与实际距离换算

• 1、比例系数计算
• 2、实际距离计算

• 五、AprilTag与OpenMV摄像头的距离计算

• 1、距离计算方法
• 2、简化计算

• 六、总结
• 参考资料

引言

  本篇博客介绍OpenMV的 AprilTag 视觉定位。

一、AprilTag简介

  AprilTag是一种非常有用的视觉基准标记系统。可以利用 AprilTag 来获取标签相对摄像机的位置、距离以及坐标。

AprilTag 有非常多种类，叫做 家族(family)。常见的有：

• TAG16H5 家族，共有
  
  个 AprilTag 标签，编号 ID 分别是从
  
  到
  
  。
• TAG36H11 家族，这个家族的 ID 数量非常多，从
  
  到
  
  。

  不同的 AprilTag 家族，数量和信息不一样。比如TAG16H5 共有 30 个 ID，每个标签图有

  所以 TAG16H5家族的 AprilTag 标签比TAG36H11家族看的距离更远。因为 TAG36H11的方块数量更多，信息更准确，出错率更少。原因也是因为它的方块的数量多，有

二、OpenMV与AprilTag的结合

1、AprilTag标签生成

  在OpenMV中，可直接在 IDE 生成 AprilTag 标签，或者也可以直接在网络上下载，生成后可打印出来，贴到物体上进行识别。

  比如可以打印TAG36H11的标签，这是直接OpenMV生成的，可以贴到的物体上来进行识别。

2、AprilTag标签获取

  通过三个坐标量以及三个旋转量可确定 AprilTag 相对于 OpenMV 的位置，并且AprilTag 会返回它的 ID，通过 ID 可以确定到底是哪个物体在视野中被识别到。

  AprilTag 的应用非常广泛，比如用在 AR 机器人或相机校准上。

3、AprilTag代码解读

  下面解读 AprilTag 的代码，先看一下这段比较简单的代码：

AprilTags Example1

import sensor, image, time, math

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # 如果分辨率大得多，会耗尽内存
sensor.skip_frames(30)
sensor.set_auto_gain(False)  # 必须关闭此功能以防止图像流失
sensor.set_auto_whitebal(False)  # 设置白平衡关闭
clock = time.clock()

while(True):
    clock.tick()
    img = sensor.snapshot()
    for tag in img.find_apriltags(): # 默认为TAG36H11。
        img.draw_rectangle(tag.rect(), color = (255, 0, 0)) # 在识别到的AprilTag 上面画框和十字
        img.draw_cross(tag.cx(), tag.cy(), color = (0, 255, 0))
        degress = 180 * tag.rotation() / math.pi # 求 AprilTag 旋转的角度
        print(tag.id(),degress) # 打印 AprilTag 的 ID 以及角度

  看一下 find_apriltags()函数返回的数值

  在 image 库中查找 find_apriltags()，链接如下：

   OpenMV image-机器视觉库

  find_apriltags()函数，里有几个参数：class image.apriltag  运行代码效果如下：

三、深入理解AprilTag定位

  AprilTag 最常用的功能是 3D 定位，可得到 AprilTag 的空间位置。

  下面解读稍复杂的代码：

  AprilTags Example2

import sensor, image, time, math

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) 
sensor.skip_frames(30)
sensor.set_auto_gain(False)  
sensor.set_auto_whitebal(False) 
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 # fx 是以x的像素为单位的焦距，一般不需要更改，与OpenMV感光元件的尺寸有关， 2.8 是标配镜头的焦距， 2.8 毫米
f_y = (2.8 / 2.952) * 120 # 3.984 和 2.952 是感光元件OV7725的长宽
c_x = 160 * 0.5 # (image.w * 0.5)  160 和 120 是视野中像素的大小，即QQVGA的分辨率
c_y = 120 * 0.5 # 默认值(image.h * 0.5) #  CXCY 是图像的 XY 中心的位置
# 注意不是 ROI 的中心位置，是整幅图像的中心位置，也就是分辨率的一半

# 定义函数，把弧度转换为角度
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): # 家族默认为TAG36H11
        img.draw_rectangle(tag.rect(), color = (255, 0, 0)) # 把识别到的 AprilTag 圈出来
        img.draw_cross(tag.cx(), tag.cy(), color = (0, 255, 0))
        
        # 识别到的 AprilTag 的 6 个量
        print_args = (tag.x_translation(), tag.y_translation(), tag.z_translation(),  # x，y，z 方向的平移变换量
            degrees(tag.x_rotation()), degrees(tag.y_rotation()), degrees(tag.z_rotation())) # x，y，z 方向上的角度
        # 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())

  运行程序，效果如下：

  串口输出为6个变量，

首先测试位置量的变化

• 将标签沿水平方向移动，
  
• 将标签沿竖直方向移动，
  
• 将标签沿靠近摄像头方向移动，
  

同样的来看一下其余三个旋转量的变化

• 将标签俯仰调节，
  
• 将标签水平旋转，
  

所以，

四、AprilTag坐标与实际距离换算

可能会疑问

比如：

• 在
  
  处，得到
  
• 移动到
  
  处时，可得到
  

1、比例系数计算

2、实际距离计算

五、AprilTag与OpenMV摄像头的距离计算

另外，标签距离 OpenMV 摄像头的距离怎么计算呢？

1、距离计算方法

2、简化计算

  这就是 Apriltag 最重要的应用。

六、总结

  本篇博客深入探讨了OpenMV与AprilTag视觉定位技术。AprilTag是一种高精度的视觉基准标记系统，通过其在摄像机视野中的位置、距离和坐标，能够实现精确的3D定位。AprilTag有多种家族，如TAG16H5和TAG36H11，它们在识别距离、精度等方面有所不同。OpenMV作为一个微控制器，可以直接在IDE中生成AprilTag标签，并将其应用于各种视觉定位任务。

  通过简单的示例代码，我们了解了如何使用OpenMV的image库来识别AprilTag，并获取其相对于摄像机的坐标和旋转角度。这些信息可以用于确定AprilTag在实际空间中的位置，并通过计算得到实际距离和方向。

  在深入的代码示例中，我们看到了如何通过设置焦距和图像中心点，来更准确地计算AprilTag的位置和旋转量。这些信息可以用于精确控制机器人的运动，或者在增强现实应用中定位虚拟物体。

  总的来说，OpenMV与AprilTag的结合为机器视觉和机器人定位提供了一个强大的工具。通过这些技术，可以实现精确的3D定位和控制，为各种应用提供支持。

参考资料

  1、 OpenMV中文参考手册

  2、 星瞳科技OpenMV视频教程11-AprilTag标记追踪

  3、[星瞳科技]OpenMV图像处理的方法(六)：AprilTag标记跟踪

后记：

🌟 感谢您耐心阅读这篇关于 AprilTag 机器视觉定位技术详解 的技术博客。 📚
🎯 如果您觉得这篇博客对您有所帮助，请不要吝啬您的点赞和评论 📢
🌟您的支持是我继续创作的动力。同时，别忘了收藏本篇博客，以便日后随时查阅。🚀
🚗 让我们一起期待更多的技术分享，共同探索移动机器人的无限可能！💡
🎭感谢您的支持与关注，让我们一起在知识的海洋中砥砺前行 🚀