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ArUco模块允许使用标定板。主类是cv:：aruco:：Board类，它定义了标定板布局的函数： class Board {public:std::vector<std::vector<cv::Point3f> > objPoints;cv::aruco::Dictionary dictionary;std::vector<int> ids; };Board类型的对象有三个参数：
标定板的检测 标记板检测与标准标记检测类似。唯一的区别在于姿势估计步骤。事实上，要使用标记板，在估计板姿势之前，应该先进行标准的标记检测。 aruco模块提供了一个特定的函数estimatePoseBoard（），用于对标记板执行姿势估计： cv::Mat inputImage;// camera parameters are read from somewherecv::Mat cameraMatrix, distCoeffs;readCameraParameters(cameraMatrix, distCoeffs);// assume we have a function to create the board object cv::aruco::Board board = createBoard(); ... vector< int > markerIds;vector< vector<Point2f> > markerCorners;cv::aruco::detectMarkers(inputImage, board.dictionary, markerCorners, markerIds);// if at least one marker detected if(markerIds.size() > 0) { cv::Vec3d rvec, tvec; int valid = cv::aruco::estimatePoseBoard(markerCorners, markerIds, board, cameraMatrix, distCoeffs, rvec, tvec); }estimatePoseBoard的参数为：
 标记板带有坐标系可视化的结果  被遮挡的标记物的检测并带有坐标系的可视化的结果 栅格标记板 创建栅格的标记板对象需要指定环境中每个标记的角位置。然而，在许多情况下，栅格标记板将只是同一平面和网格布局中的一组标记，因此可以轻松打印和使用，幸运的是，aruco模块提供了创建和打印这些类型标记的基本功能。 GridBoard类是一个专门的类，它继承了Board类，它表示一个板，其中包含同一平面和网格布局中的所有标记，如下图所示：  可以使用以下参数定义GridBoard对象：
可以使用cv:：aruco:：GridBoard:：create（）静态函数从这些参数轻松创建此对象： cv::aruco::GridBoard board = cv::aruco::GridBoard::create(5, 7, 0.04, 0.01, dictionary);
因此，该板将由5x7=35个标记组成。默认情况下，从0开始按升序分配每个标记的ID，因此它们将是0、1、2、…、。这可以通过board.ids访问ids向量来轻松定制，就像在board父类中一样。 创建网格板之后，我们可能要打印并使用它。 cv:：aruco:：GridBoard:：draw（）中提供了生成网格板图像的函数。例如 cv::aruco::GridBoard board = cv::aruco::GridBoard::create(5, 7, 0.04, 0.01, dictionary);cv::Mat boardImage;board.draw( cv::Size(600, 500), boardImage, 10, 1 );
输出图像如下所示：  创建标定板的完整工作示例包含在module samples文件夹中的create_board.cpp中。 标记检测的细化 如果我们检测到属于标定板的标记的子集，我们可以使用这些标记和标记板布局信息来尝试查找以前未检测到的标记。这可以使用refinedDetectedMarkers（）函数来完成，该函数应该在调用detectMarkers（）之后调用。此函数的主要参数是检测标记的原始图像、板对象、检测到的标记角点、检测到的标记ID和拒绝的标记角点。拒绝的角点可以从detectMarkers（）函数获得，也被称为候选标记。这些候选者是在原始图像中发现的方形，但未能通过识别步骤（即其内部编码呈现太多错误），因此未被识别为标记。 然而，这些候选标记有时是由于图像中的高噪声、非常低的分辨率或其他影响二进制代码提取的相关问题而未被正确识别的实际标记。函数的作用是： 查找这些候选标记与标记板上丢失的标记之间的对应关系。此搜索基于两个参数： 候选标记与缺失标记的投影之间的距离：要获得这些投影，必须检测到标定板的至少一个标记,投影是使用相机参数（相机矩阵和失真系数）获得的，如果提供的话,如果不是，则从局部单应获得投影，并且只允许平面标记板（即所有标记角的Z坐标应相同）,refinedDetectedMarkers（）中的minRepDistance参数确定候选角点和投影标记角点之间的最小欧氏距离（默认值10）。 二进制编码：如果候选标记超过最小距离条件，则再次分析其内部位以确定它是否实际是投影标记,然而，在这种情况下，条件不是那么强，并且允许的错误比特的数目可以更高,这在errorCorrectionRate参数（默认值3.0）中表示,如果提供负值，则根本不分析内部位，只计算角距离。 这是使用finitedetectedmarkers（）函数的示例： cv::aruco::Dictionary dictionary = cv::aruco::getPredefinedDictionary(cv::aruco::DICT_6X6_250); cv::aruco::GridBoard board = cv::aruco::GridBoard::create(5, 7, 0.04, 0.01, dictionary); vector< int > markerIds; vector< vector<Point2f> > markerCorners, rejectedCandidates; cv::aruco::detectMarkers(inputImage, dictionary, markerCorners, markerIds, cv::aruco::DetectorParameters(), rejectedCandidates); cv::aruco::refineDetectedMarkersinputImage, board, markerCorners, markerIds, rejectedCandidates); // After calling this function, if any new marker has been detected it will be removed from rejectedCandidates and included // at the end of markerCorners and markerIds还必须注意的是，在某些情况下，如果首先检测到的标记数量太少（例如只有1或2个标记），丢失标记的投影质量可能很差，从而产生错误的对应。 资源 三维点云论文及相关应用分享 【点云论文速读】基于激光雷达的里程计及3D点云地图中的定位方法 3D-MiniNet: 从点云中学习2D表示以实现快速有效的3D LIDAR语义分割（2020） PCL中outofcore模块---基于核外八叉树的大规模点云的显示 更多文章可查看：点云学习历史文章大汇总 SLAM及AR相关分享 |
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