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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