[PYTHON] Versuchen Sie es mit ArUco mit Raspberry Pi

Versuchen Sie es mit ArUco mit Raspberry Pi

Es ist eine etwas alte Technologie, aber Sie können sie an der Selbstpositionsschätzung des Robotersystems erkennen. Ich möchte den AR-Marker ausprobieren Ich habe versucht, ArUco mit dem Raspberry Pi zu erkennen, den ich bekommen habe.

Was ich getan habe

Es sieht so aus, um das Ausführungsergebnis zu sehen. (https://www.youtube.com/watch?v=aepFM_JsxbU) Der Umriss des Markers sowie die ID- und xyz-Achsen werden angezeigt. Weil man auch Pitch Roll Yaw bekommen kann Es kann für verschiedene Zwecke verwendet werden.

Umgebung ・ RasPi4 (sollte mit RasPi3 funktionieren) ・ USB-Kamera (Logitech) → Raspi-Kamera ist ebenfalls erhältlich.

RasPi-Setup

Zunächst nach folgendem Artikel von "Karaage" einrichten. OpenCV ist für die Erkennung erforderlich. Es war sehr glatt. Ich bin immer dankbar. ・ [Erstellen einer Bilderkennungsumgebung mit tiefem Erlernen von Raspberry Pi 4 von null bis 1 Stunde] (https://karaage.hatenadiary.jp/entry/rpi4-dl-setup)

Installieren Sie zusätzliche Pakete Wie im Artikel erwähnt, habe ich alles einmal eingefügt. ・ [Setup für erweitertes Lernen von Raspberry Pi 4] (https://note.com/npaka/n/n034c8ee6e5cc)

Jetzt bist du bereit.

Verfahren zum Erkennen von AR-Markern

Markergenerierung → Generierung finden Sie unter dem folgenden Link. ・ (Kamerakalibrierung) → Wenn Sie es vorerst verschieben möchten, schalten Sie es aus. ・ Markererkennung ・ Schätzung der AR-Markerhaltung mit Python

Implementierung

・ Sie sollten es durch Kopieren verwenden können.

ARdetect.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*

import numpy as np
import cv2
from cv2 import aruco

def main():
    cap = cv2.VideoCapture(1) #Ändern Sie den Wert abhängig von der verwendeten Kamera
    #Markergröße
    marker_length = 0.056 # [m]
    #Auswahl des Marker-Wörterbuchs
    dictionary = aruco.getPredefinedDictionary(aruco.DICT_4X4_50)

    #camera_matrix = np.load("mtx.npy")
    #distortion_coeff = np.load("dist.npy")
    #Wenn Sie die Kamera kalibriert haben, verwenden Sie die oben genannten Schritte.
    camera_matrix = np.array( [[1.42068235e+03,0.00000000e+00,9.49208512e+02],
    [0.00000000e+00,1.37416685e+03,5.39622051e+02],
    [0.00000000e+00,0.00000000e+00,1.00000000e+00]] )
    distortion_coeff = np.array( [1.69926613e-01,-7.40003491e-01,-7.45655262e-03,-1.79442353e-03, 2.46650225e+00] )

    while True:
        ret, img = cap.read()
        corners, ids, rejectedImgPoints = aruco.detectMarkers(img, dictionary)
        aruco.drawDetectedMarkers(img, corners, ids, (0,255,255))

        if len(corners) > 0:
            #Prozess durch Marker
            for i, corner in enumerate(corners):

                rvec, tvec, _ = aruco.estimatePoseSingleMarkers(corner, marker_length, camera_matrix, distortion_coeff)

                #Entfernen Sie unnötige Achsen
                tvec = np.squeeze(tvec)
                rvec = np.squeeze(rvec)
                #Vom Rotationsvektor in Rodorigues konvertieren
                rvec_matrix = cv2.Rodrigues(rvec)
                rvec_matrix = rvec_matrix[0] #Aus Rodorigues extrahiert
                #Übersetzung des Translationsvektors
                transpose_tvec = tvec[np.newaxis, :].T
                #Synthetik
                proj_matrix = np.hstack((rvec_matrix, transpose_tvec))
                #Umrechnung in Eulerwinkel
                euler_angle = cv2.decomposeProjectionMatrix(proj_matrix)[6] # [deg]

                print("ID : " + str(ids[i]))
 
                #Visualisierung
                draw_pole_length = marker_length/2 #Echte Länge[m]
                aruco.drawAxis(img, camera_matrix, distortion_coeff, rvec, tvec, draw_pole_length)
        
        cv2.imshow('drawDetectedMarkers', img)
        if cv2.waitKey(10) & 0xFF == ord('q'):
            break
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':
    main()

Marker (zum Testen)

Bitte verwenden Sie es, wenn das Generieren schwierig ist.

• '20 5/12 Löschen Sie nicht benötigte Zeichen im Code Wie oben erwähnt, wenn es hilfreich ist.