python fiducial tracker

簡單的Python基準追蹤器

這段程式碼使用 OpenCV 來偵測視訊設備擷取的每一幀中標記的位置。根據標記的物理尺寸，它也可以進行姿勢估計。對於每個定義的標記，可以透過 UDP 以純文字形式取得資料。它會傳回物件相對於相機的旋轉平移，以及出現在相機影像上的物件 2D 質心的 XY 座標。如果標記不可見，則傳回的數字將為 NaN。
請注意，此代碼不使用時間資訊進行追蹤。
相反，它嘗試檢測標記並估計其在每個捕獲的幀中的姿勢。

主要特點

• 您可以使用任何標記，一張照片也足夠了
• 每個關鍵設定都可以在設定檔中使用，該檔案採用標準.ini語法。
• 包括相機校準腳本和帶有棋盤格的 .pdf 檔案。請閱讀此處以了解如何校準。
• 極為簡單的網路通訊協定：
  • 您可以透過將任何內容傳送到設定檔中設定的連接埠來獲取最新的追蹤數據
  • 追蹤器發回兩個資料包：資料包 1是固定長度，包含一個關於資料包長度的 16 位元整數...資料包 2 ，其中包含純文字格式的所有配置的標記資訊。
  • 您可以直接將 UDP 封包轉儲為逗號分隔值檔案。

快速入門指南

您需要一個具有cv2和numpy模組的標準 Python 環境。雖然程式碼是在 Mac 上使用 Python 2.7 和 OpenCV 3.4.1 開發的，但它也應該適用於 Python 3 和其他平台。以下是建立標記的幾個步驟： 1. 拍攝物件的照片並裁剪它。理想情況下，解析度應與您的相機相容。 2.，編輯配置文件，並確保它設定了以下行：

 [General]

您可以在常規部分中保留幾乎所有相同的內容，但您需要校準相機！請閱讀此處以了解如何校準。新增標記時，您需要微調設置，因此請確保相機的影像可見。

 camera_show_picture = 1

否則，新標記將作為新部分新增至設定檔。
標頭是標記的用戶友好名稱

 [My custom marker]

指定檔案名稱和標記的實體尺寸：

 marker_file_name = <File name in the same directory or full path>
marker_width = <Units are in mm.>
marker_height = <Units are in mm.>

設定新標記時，您需要變更以下設定：

 marker_minimum_matching_distance = <Decrease it from 50>
marker_minimum_number_of_matches = <Set this to at least 4>
pose_estimation_running_average = <more than 1>

marker_minimum_matching_distance與標記影像和相機之間的特徵相符的品質成反比。如果設定太高，將匹配標記之外的特徵，如果設定太低，則根本不會進行匹配。
姿勢估計需要marker_minimum_number_of_matches 。至少需要4個匹配點來計算translation座標和rotation角度。然而，變換所需的匹配越多，估計就越精確。如果設定得太高，姿態估計將僅在少數幀中起作用。
最後， pose_estimation_running_average設定應該要對多少幀的位置資料進行平均。如果返回的位置太“不穩定”，請增加此數字。然而，一起平均的幀越多，延遲就越大。
此外，每個colour通道可以是0到255之間的任何自然數。 marker_feature_colour_*項目用於顯示標記影像和相機影像之間的良好品質匹配的位置。 marker_indicator_colour_*設定確定單一指示器的顏色，顯示由顯示的匹配的平均值計算得出的座標。理想情況下，該指示符應始終位於標記內部，並作為centroid在 UDP 資料包中傳回。

 marker_feature_colour_R = <0...255>
marker_feature_colour_G = <0...255>
marker_feature_colour_B = <0...255>
marker_indicator_colour_R = <0...255>
marker_indicator_colour_G = <0...255>
marker_indicator_colour_B = <0...255>

一切設定完畢後，運行： python tracker_main.py

祝你好運！

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追蹤器如何運作？

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