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一、前言

AprilTags被广泛用作物体检测、定位应用的视觉标记，并作为相机校准的目标。AprilTags类似于QR码，但旨在编码更少的数据，因此可以更快地解码，这对于实时机器人应用程序非常有用。使用 AprilTags 作为校准模式的优点包括更好的特征点检测以及一致、可重复的检测。

二、使用功能界面进行相机校准

步骤 1：生成校准模式

下载并准备标签图像

可以使用 Web 浏览器或运行以下代码从此处下载所有受支持系列的预生成标记：

使用标记图像生成校准目标，以实现特定的标记排列。图案图像包含在 中，可用于打印图案。该示例使用 tag36h11 系列，该系列在检测性能和误报检测的鲁棒性之间提供了合理的权衡。

在此模式上使用 函数会导致检测将各个标记的角位置组合在一起。函数可用于将此排列转换为列主排列，如棋盘格。

准备图像以进行校准

准备校准图像时需要注意的几点：

• 在本例中，虽然图案打印在纸上，但请考虑将其打印在保持平坦的表面上，并且不会因潮湿等而变形。

• 由于校准程序假设图案是平面的，因此图案中的任何缺陷（例如不平坦的表面）都会降低校准的准确性。

• 校准过程需要至少 2 张图案图像，但使用 10 到 20 张图像会产生更准确的结果。

• 捕获图案的各种图像，使图案填充大部分图像，从而覆盖整个视野。例如，为了最好地捕捉镜头失真，请在图像帧的所有边缘放置图案的图像。

• 确保图案在捕获的图像中完全可见，因为具有部分可见图案的图像将被拒绝。

第 2 步：检测并本地化 AprilTags

函数用于检测和定位捕获图像中的标签，并以棋盘方式排列它们，以用作校准过程中的关键点。

步骤 3：为校准模式生成世界点

生成的AprilTag模式使得标签采用棋盘格方式，在这里，正方形的大小被标签的大小所取代，电路板的大小是从上一步获得的。测量标签一侧外黑边之间的标签大小。

步骤 4：估计相机参数

使用图像和世界点对应关系，可视化校准的准确性和外部相机参数。在捕获的图像中显示校准图案的平面。

检查检测到的图像点和重新投影点的位置，这些点是使用估计的相机参数获得的。

使用其他校准模式

虽然此示例在校准模式中使用 AprilTags 标记，但相同的工作流程也可以扩展到其他平面模式。

• imagePoints：从捕获的图像中获得的图像坐标中校准模式中的关键点。

• 世界点：校准模式中关键点的对应世界点坐标。

如果有一种方法可以获得这些关键点，校准工作流程的其余部分将保持不变。

三、将AprilTag校准模式支持集成到相机校准器应用程序中

为方便使用，上述工作流程也可以集成到相机校准器应用程序中。整个工作流程保持不变，步骤如下：

1.使用四月标签添加图像。

2. 导入 AprilTags 的自定义模式检测器类。检测器必须执行以下操作：

• 检测并本地化四月标签

• 为校准模式生成世界点

3. 估计相机参数。

四、程序

使用Matlab R2022b版本，点击打开。（版本过低，运行该程序可能会报错）

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