Monitoraggio dei tag AprilTag

Tutorial video 11 - Monitoraggio dei tag AprilTag: https://singtown.com/learn/49590/

Tutorial video 21 - Auto che insegue altri oggetti: https://singtown.com/learn/50041/

Introduzione ad AprilTag

Informazioni: https://april.eecs.umich.edu/software/apriltag.html

AprilTag è un sistema di benchmark visivo che può essere utilizzato per una varietà di attività tra cui AR, robotica e calibrazione della fotocamera.Il tag può essere stampato direttamente con una stampante e il programma di rilevamento AprilTag può calcolare la posizione 3D, l'orientamento e l'ID precisi rispetto alla fotocamera.Per OpenMV, questo è particolarmente utile!Probabilmente assomiglia a questo:

Per dirla semplicemente, finché il tag è collegato al target, la posizione 3D e l'ID del tag possono essere identificati su OpenMV.

Tipi di AprilTag

Il tipo di AprilTag si chiama famiglia e sono disponibili i seguenti tipi:

TAG16H5 → da 0 a 29\ TAG25H7 → da 0 a 241\ TAG25H9 → da 0 a 34\ TAG36H10 → da 0 a 2319\ TAG36H11 → da 0 a 586\ ARTOOLKIT → da 0 a 511\ In altre parole esistono 30 famiglie di TAG16H5, ciascuna delle quali ha un ID corrispondente, che va da 0 a 29.

Allora quali sono le differenze tra le diverse famiglie?

Ad esempio, l'area effettiva di TAG16H5 è 4 x 4 quadrati, quindi può vedere più lontano di TAG36H11 (perché ha 6 x 6 quadrati). Tuttavia, il tasso di errore di TAG16H5 è molto più elevato di quello di TAG36H11, poiché TAG36H11 dispone di più informazioni di verifica. Pertanto, se non vi sono altri motivi, si consiglia di utilizzare TAG36H11**.

Crea AprilTag

È molto semplice. Puoi scaricarlo da Internet o generarlo direttamente dall'IDE OpenMV. Seleziona la famiglia in Strumenti-Machine Vision-AprilTag Generate. Si consiglia di utilizzare TAG36H11.

Quindi, inserisci il numero che deve essere generato. Ad esempio, se hai bisogno di 10, genera immagini con ID da 0 a 9.

Quindi seleziona la cartella in cui sono archiviate le immagini e il gioco è fatto.

Quindi, le immagini verranno generate in questa cartella.

Infine, stampa l'immagine con una stampante (ovviamente puoi anche utilizzare direttamente lo schermo, ma potrebbe essere riflettente).

programma

# AprilTags Example
#
# This example shows the power of the OpenMV Cam to detect April Tags
# on the OpenMV Cam M7. The M4 versions cannot detect April Tags.

import sensor, image, time, math

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # we run out of memory if the resolution is much bigger...
sensor.skip_frames(30)
sensor.set_auto_gain(False)  # must turn this off to prevent image washout...
sensor.set_auto_whitebal(False)  # must turn this off to prevent image washout...
clock = time.clock()

while(True):
    clock.tick()
    img = sensor.snapshot()
    for tag in img.find_apriltags(): # defaults to TAG36H11 without "families".
        img.draw_rectangle(tag.rect(), color = (255, 0, 0))
        img.draw_cross(tag.cx(), tag.cy(), color = (0, 255, 0))
        degress = 180 * tag.rotation() / math.pi
        print(tag.id(),degress)

Come puoi vedere, puoi identificare l'id come 0, l'angolo di rotazione e la posizione.\

Posizionamento 3D

La cosa più sorprendente di AprilTag è la funzione di posizionamento 3D che può conoscere la posizione spaziale del Tag. Ci sono un totale di 6 gradi di libertà, tre posizioni e tre angoli.

# AprilTags Example
#
# This example shows the power of the OpenMV Cam to detect April Tags
# on the OpenMV Cam M7. The M4 versions cannot detect April Tags.

import sensor, image, time, math

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # we run out of memory if the resolution is much bigger...
sensor.skip_frames(30)
sensor.set_auto_gain(False)  # must turn this off to prevent image washout...
sensor.set_auto_whitebal(False)  # must turn this off to prevent image washout...
clock = time.clock()

# 注意！与find_qrcodes不同，find_apriltags 不需要软件矫正畸变就可以工作。

# 注意，输出的姿态的单位是弧度，可以转换成角度，但是位置的单位是和你的大小有关，需要等比例换算

# f_x 是x的像素为单位的焦距。对于标准的OpenMV，应该等于2.8/3.984*656，这个值是用毫米为单位的焦距除以x方向的感光元件的长度，乘以x方向的感光元件的像素（OV7725）
# f_y 是y的像素为单位的焦距。对于标准的OpenMV，应该等于2.8/2.952*488，这个值是用毫米为单位的焦距除以y方向的感光元件的长度，乘以y方向的感光元件的像素（OV7725）

# c_x 是图像的x中心位置
# c_y 是图像的y中心位置

f_x = (2.8 / 3.984) * 160 # 默认值
f_y = (2.8 / 2.952) * 120 # 默认值
c_x = 160 * 0.5 # 默认值(image.w * 0.5)
c_y = 120 * 0.5 # 默认值(image.h * 0.5)

def degrees(radians):
    return (180 * radians) / math.pi

while(True):
    clock.tick()
    img = sensor.snapshot()
    for tag in img.find_apriltags(fx=f_x, fy=f_y, cx=c_x, cy=c_y): # 默认为TAG36H11
        img.draw_rectangle(tag.rect(), color = (255, 0, 0))
        img.draw_cross(tag.cx(), tag.cy(), color = (0, 255, 0))
        print_args = (tag.x_translation(), tag.y_translation(), tag.z_translation(), \
            degrees(tag.x_rotation()), degrees(tag.y_rotation()), degrees(tag.z_rotation()))
        # 位置的单位是未知的，旋转的单位是角度
        print("Tx: %f, Ty %f, Tz %f, Rx %f, Ry %f, Rz %f" % print_args)
    print(clock.fps())

L'output della porta seriale è di 6 variabili, Tx, Ty e Tz sono tre quantità di posizione nello spazio e Rx, Ry e Rz sono tre quantità di rotazione.

Ulteriori letture:

Dall'APP Singtown Lab: come individuare/intervallo Apriltag durante l'identificazione?Qual è l'unità dell'output tx ty tz?Come si ottiene la distanza effettiva?https://forum.singtown.com/topic/52

Tracciamento tag AprilTag