利用ArUco码实现相机位姿估计（Python）

import cv2
import numpy as np
 
# 读取相机参数和ArUco标志参数
camera_matrix = np.load('camera_matrix.npy')  # 相机内参矩阵
dist_coeffs = np.load('dist_coeffs.npy')      # 相机畸变系数
markerLength = 100                             # ArUco标志的边长（单位：mm）
 
# 初始化视频捕捉
cap = cv2.VideoCapture(0)
 
while(True):
    # 读取一帧图像
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        print("Failed to grab frame")
        break
 
    # 检测ArUco标志并返回其角点
    corners, ids, _ = cv2.detectMarkers(frame, cv2.aruco.Dictionary_get(cv2.aruco.DICT_6X6_250), 
                                         parameters=cv2.aruco.DetectorParameters_create())
    if np.all(corners != None):
        rvec, tvec = cv2.estimatePoseSingleMarkers(corners, markerLength, camera_matrix, dist_coeffs)
 
        # 绘制标志和相机姿态
        frame = cv2.aruco.drawDetectedMarkers(frame, corners)
        frame = cv2.aruco.drawAxis(frame, camera_matrix, dist_coeffs, rvec, tvec, 10)
 
    # 显示图像
    cv2.imshow('ARuco Marker Detection', frame)
 
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
 
# 释放视频捕捉和关闭所有窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用OpenCV库读取视频流，检测图像中的ArUco标志，估计每个标志的相对姿态，并绘制坐标轴以展示标志的方向和位置。代码中需要提供相机内参矩阵和相机畸变系数文件，这些可以通过标定过程获得。