ArUco Marker Detection

发表于 2025-09-29 更新于 2025-09-30 分类于 Algorithms ， Computor Vision 阅读次数： Changyan：

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ArUco Marker

ArUco码可以用来检测物体的位姿。通过识别ArUco码上方的角点像素坐标，以及利用已知的ArUco码的尺寸，利用PnP算法，可以估计出相机和ArUco码之间的位姿关系。 ArUco吗的四周一圈是纯黑色边缘，中间是二维码编码区域，编码区域可能有4x4、5x5、6x6个编码像素。

一些ArUco码图片：

当固定了ArUco的编码数量（6x6）之后，ArUco码就是可数可列的。在OpenCV中，有很多预定义的ArUco码字典。一个字典里就包含了所有可能的ArUco码。

在字典里，不同的具体的ArUco码用id来指定。这里有一个生成ArUco码的网站 ArUco Marker Generator

比如生成一个6x6的ArUco码，id为23，如下图：

在OpenCV中，跟aruco相关的函数定义在cv2.aruco模块中。可以通过如下代码获得ArUco码

#include <opencv2/objdetect/aruco_detector.hpp>

cv::Mat markerImage;
// 获得字典
cv::aruco::Dictionary dictionary = cv::aruco::getPredefinedDictionary(cv::aruco::DICT_6X6_250);
// 从字典中生成一个id为23的marker
// 200是生成的marker的尺寸，单位是像素，即生成一个200x200像素的marker
// 最后一个参数事黑边的宽度，默认是1
cv::aruco::generateImageMarker(dictionary, 23, 200, markerImage, 1);
cv::imwrite("marker23.png", markerImage);

获得的图片如下（来自OpenCV教程）

ArUco码检测

在OpenCV中，可以用cv::aruco::ArucoDetector::detectMarkers()来检测ArUco码。这个函数会返回检测到的ArUco码的id，以及每个ArUco码的4个角点像素坐标。角点坐标顺序从左上角开始，顺时针排列。里面的算法大概步骤分为两步：

找到候选区域。找到类正方形的区域，经过一些筛选，得到候选区域。
对于各个候选区域，尝试检测码中的编码信息，及黑白格子的序列。黑为0，白为1。检测到编码信息后，可以判断这个码是不是在字典中的码。

代码

cv::aruco::ArucoDetector detector(dictionary, detectorParams);
vector<int> ids;
vector<vector<Point2f> > corners, rejected;
detector.detectMarkers(image, corners, ids, rejected);
cv::aruco::drawDetectedMarkers(imageCopy, corners, ids);

ArUco码位姿检测

对于单一的一个ArUco码，可以检测出4个角点的像素坐标。同时，我们在ArUco上定义一个坐标系，可以预先定义这4个角点的3d坐标。这样，我们就可以利用PnP算法，来估计相机和ArUco码之间的位姿关系。在ArUco上的坐标系定义，可以采取不同的方式。比如，可以定义一个以ArUco码中心为原点，x轴指向ArUco码的右方，y轴指向ArUco码的上，z轴根据右手法则定义。也可以定义为，原点以ArUco码的左上角为原点，x轴指向ArUco码的右方，y轴指向ArUco码的下方，z轴根据右手法则定义。按照第二种方式定义的坐标系，经过ArUco码位姿估计之后，利用函数画出来的结果如下：

检测单个Marker的位姿可以用如下OpenCV函数：

1
2
3

cv::aruco::estimatePoseSingleMarkers(corners, marker_size_, cameraMatrix_,
                                           distCoeffs_, rvecs, tvecs);
cv::drawFrameAxes(imageCopy, camMatrix, distCoeffs, rvecs[i], tvecs[i], markerLength * 1.5f, 2);

ArUco板检测

如果一个板子上有多个ArUco码，那么可以检测出多个ArUco码，每个码有4个角点，所有的ArUco码角点可以联合起来对板子进行位姿求解，获得更好的板子位姿。

1 2	int valid = cv::aruco::estimatePoseBoard( corners, ids, board, cameraMatrix_, distCoeffs_, rvec, tvec, true);

也可以用OpenCV的教程Detection of ArUco boards里面提供的方法

相关OpenCV教程

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