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在AI技术唾手可得的时代,挖掘新需求成为制胜关键——某知名视觉标记系统需求探索

内容描述

  • 核心功能定位:该系统是一个高效的视觉标记系统,主要用于机器人研究领域。它提供了一个轻量级的C语言库,具有最小的依赖关系,专注于快速检测标记、改进小标记检测率、灵活标记布局和姿态估计。

  • 关键应用场景:广泛应用于机器人导航、增强现实应用、工业自动化、无人机定位等场景。在Android应用市场排名靠前的APP和各类机器人系统中都有其应用,特别适合需要高精度位置和方向检测的环境。

功能特性

  • 高性能检测:相比前一版本,检测速度提升超过2倍,支持多线程处理
  • 多样化标记家族:支持标准布局、圆形标记、带孔标记等多种标记类型
  • 灵活布局支持:标记数据位可以延伸到标记边界外,支持自定义标记生成
  • 姿态估计功能:提供精确的6自由度姿态估计,支持相机参数配置
  • 跨平台支持:主要支持Linux系统,也可在Windows上安装使用
  • 多语言绑定:提供Python、C、Matlab、Julia等多种编程语言接口

使用说明

  1. 安装方法:使用CMake进行构建安装,支持静态库和共享库编译
  2. 标记家族选择:推荐使用tagStandard41h12家族,针对不同需求提供多种家族选择
  3. 基本检测流程:加载图像、创建检测器、添加标记家族、执行检测、处理结果
  4. 参数调优:可通过调整quad_decimate参数平衡速度与检测距离,使用nthreads参数利用多核CPU
  5. 姿态估计:需要提供标记物理尺寸、相机焦距和光学中心等参数
  6. 调试支持:支持生成调试图像,可启用AddressSanitizer调试内存问题

潜在新需求

(1)用户希望增加图像预处理功能,包括对比度、亮度、饱和度和锐化等调整,以提升在不同光照条件下的检测性能

(2)用户希望增加ROI(感兴趣区域)检测功能,通过指定检测区域来显著降低CPU使用率,特别是在高分辨率图像处理时

(3)用户希望提供中间处理图像输出功能,如阈值处理后的图像、边缘检测图像等,便于调试和分析

(4)用户希望改进对部分遮挡标记的处理能力,当标记被轻微遮挡时能够更准确地识别或选择不识别

(5)用户希望增加对OpenHarmony操作系统的官方支持,提供完整的构建和示例支持
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