首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在Unity中从Aruco Pose中获取相机姿势?

在Unity中从Aruco Pose中获取相机姿势,可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,确保已经在Unity中导入了Aruco库,并将其添加到项目中。
  2. 创建一个空的GameObject,将其命名为"ARCamera",并将其放置在场景中。
  3. 在"ARCamera"对象上添加一个脚本组件,用于处理相机姿势的获取和更新。
  4. 在脚本中,首先导入Aruco库的命名空间,并定义一个Aruco对象和一个Camera对象,用于处理姿势估计和相机操作。
  5. 在脚本的Start函数中,初始化Aruco对象和Camera对象,并设置相机参数,如分辨率、内参矩阵等。
  6. 在Update函数中,通过Aruco对象的DetectMarkers函数检测ArUco标记,并获取标记的ID和姿势。
  7. 如果检测到标记,可以通过Camera对象的EstimatePose函数计算相机的姿势。
  8. 将获取到的相机姿势应用到Unity的摄像机对象上,可以使用transform组件的position和rotation属性来实现。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
using UnityEngine;
using ArucoUnity;

public class ARCameraPose : MonoBehaviour
{
    private Aruco aruco;
    private Camera camera;

    void Start()
    {
        aruco = new Aruco();
        camera = new Camera();

        // 设置相机参数
        camera.SetResolution(Screen.width, Screen.height);
        camera.SetCameraMatrix(intrinsicMatrix);
        // 其他相机参数设置...

        // 初始化ArUco库
        aruco.Initialize();
    }

    void Update()
    {
        // 检测ArUco标记
        aruco.DetectMarkers(image, out corners, out ids);

        if (ids.Length > 0)
        {
            // 估计相机姿势
            camera.EstimatePose(corners, ids, markerLength, out rvecs, out tvecs);

            // 将相机姿势应用到Unity摄像机对象
            transform.position = tvecs[0];
            transform.rotation = Quaternion.FromToRotation(Vector3.up, rvecs[0]);
        }
    }
}

在上述示例代码中,需要根据实际情况设置相机参数,如分辨率、内参矩阵等。另外,还需要根据实际情况调整ArUco标记的尺寸(markerLength)。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云智能视觉(https://cloud.tencent.com/product/tci)可以用于图像识别和姿势估计等任务。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

教育场景的自动化分拣系统!基于大象机器人UltraArm P340机械臂和传送带的实现

我们具体看看各个功能模块的功能是如何在代码当中实现的。...Visual recognition module本次项目用的标记物是Aruco码,是一种广泛使用的二进制方形标记,主要用于增强现实和机器人导航等场景Aruco码的设计使得它们在图像易于检测和识别...1易于检测和识别:Aruco码的设计使得它们在图像易于检测和识别2 唯一性和抗误识别:每个Aruco码都有一个唯一的ID,具有一定的纠错能力3姿态估计:Aruco码不仅可以用于识别和定位,还可以用于估计相机相对于标记的姿态...,不能撞到一些物体,以及根据获取到标记吗的坐标后的点位,比如说起始点位,待抓取点位等等。...[0],pose[1],pose[2],pose[3]) robot2.judge(id) 总结本项目展示了一个基于UltraArm P340

19310
  • 使用myCobot 280 Jeston Nano进行物体精确识别追踪

    Jetson Nano支持多种人工智能框架和工具,TensorFlow、PyTorch、Caffe和MXNet等。...此外,Jetson Nano还具有多种输入输出接口,HDMI、USB、GPIO等,方便开发人员进行硬件连接和控制。...开发过程下图是项目的开发流程图相机捕捉目标在我开始开发之前,我首先进行了一些调研和实验。我使用了一个相机来捕捉物体的图像,并使用OpenCV库来识别和跟踪Aruco码。...这个过程涉及到将机器人末端执行器与相机进行配对,然后通过捕捉执行器在相机视野的位置和姿态来确定它在机器人基座坐标系的位置和姿态。...在"eye-to-hand"手眼标定相机被视为一个不动的观察者("eye"),而机器人末端执行器则被视为在相机视野中移动的物体("hand")。

    68601

    opencvArUco模块实践(1)

    aruco标记板的检测与识别 在上一节我们介绍了aruco单个的标记 板的检测和识别这里我们将介绍aruco标记板的检测和识别的过程。...ArUco标定板是一组标记板的组合,其作用类似于单个标记,因为它为相机提供了单个姿势。...这使得所有标记的角点可以用于估计相机相对于整个板子的姿势,使用一组独立的标记时,可以单独估计每个标记的姿势,因为您不知道标记物在环境的相对位置。...最后,ids结构指示objPoints每个标记相对于指定字典的标识符。 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。...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

    1.6K20

    ArUco与AprilTag简介

    位姿估计 当获取得到Marker的识别结果之后,就是确定相机姿态了。为了确定相机姿态,首先得知道相机的标定参数,内参和畸变。在估计每个ArUco标记的时候,我们能单独估计每个marker。...如果你希望能从一系列的marker估计一个pose,此时就需要ArUco Boards. 相机相对于marker的姿态是一个3d的旋转,marker坐标系到camera坐标系。...-绘图类; 注意: aruco的字典比如DICT_4X4_50是什么意思?...AprilTag检测可以计算标定板相对于相机的精确三维位置、方向和id。AprilTag库是用C实现的,没有外部依赖关系。该库可以很容易地包含在其他应用程序,也可以移植到嵌入式设备上。...) 计算量较少 缺点 不太直接地进行配置和设置(没有opencv实现AFAIK,只有ros实现,获得标记的步骤稍微多一些) 更多错误检测(使用默认参数) 接下来本公众号将从opencv的aruco模块给的教程理论到实践进行讲解

    3.1K41

    增强现实入门实战,使用ArUco标记实现增强现实

    在实际使用,如果标记的尺寸太小,可能无法检测到它,这时可以选择更换较大尺寸的标记,或者将相机离标记更近一些。 在本文中,我们将ArUco标记放在图像相框的四个角上。...当检测到这些标记时,便可以得到图像在相框的位置,之后用其他图像替换原图像。并且当我们移动相机时,新替换的图片仍然具有正确的透视效果。 此外,在机器人应用,可以将这些标记沿着仓库机器人的路径放置。...接下来我们将展示如何在C++和Python中生成和检测各种aruco标记。 调用getPredefinedDictionary函数加载包含250个标记的字典,其中每个标记都是6×6位二进制模式。...; 代码drawMarker函数可以由250个aruco标记组成的集合中选择给定id(第二个参数– 33)的标记,这250个标记的id由0~249表示。...四、增强现实应用 ArUco标记主要是为解决包括增强现实在内的各种应用场景下的相机姿态估计问题。OpenCV在其文档详细描述了姿势估计过程。

    2.6K40

    【实战】使用ArUco标记实现增强现实

    在实际使用,如果标记的尺寸太小,可能无法检测到它,这时可以选择更换较大尺寸的标记,或者将相机离标记更近一些。 在本文中,我们将ArUco标记放在图像相框的四个角上。...当检测到这些标记时,便可以得到图像在相框的位置,之后用其他图像替换原图像。并且当我们移动相机时,新替换的图片仍然具有正确的透视效果。 此外,在机器人应用,可以将这些标记沿着仓库机器人的路径放置。...接下来我们将展示如何在C++和Python中生成和检测各种aruco标记。 调用getPredefinedDictionary函数加载包含250个标记的字典,其中每个标记都是6×6位二进制模式。...; 代码drawMarker函数可以由250个aruco标记组成的集合中选择给定id(第二个参数– 33)的标记,这250个标记的id由0~249表示。...四、增强现实应用 ArUco标记主要是为解决包括增强现实在内的各种应用场景下的相机姿态估计问题。OpenCV在其文档详细描述了姿势估计过程。

    2K10

    ArUco与OpenCV

    目录 生成标记 检测标记 完整代码 一些链接 代码片段记录 创建Aruco的Board板 检测Board板         ArUco标记可以用于增强现实、相机姿势估计和相机校准等应用场景,具体如无人机的自主降落地标...标记白色部分为唯一标识的二进制编码。 生成标记         通过为每个码生成唯一标记,可以获取到更丰富的信息。在OpenCV中有25个预定义的标记字典。...第二个参数标识唯一标记,允许 id 0 到 249 的 250 个标记的集合中选择具有给定 id 的标记。 第三个参数决定了生成的标记的大小。...在C++,这4个检测到的角点被存储为点的向量,并且图像的多个标记一起存储在点的向量向量。在Python,它们被存储为数组的Numpy数组。         ...对于单次检测,是分开每次检测一个,分别估计位姿: // 估计相机位姿(相对于每一个marker) cv::aruco::estimatePoseSingleMarkers(markerCorners,

    1.2K10

    ToF相机Camera2 API获取DEPTH16格式深度图

    ToF相机工作原理: ToF相机给目标连续发送光脉冲,然后用传感器接收物体返回的光,通过探测光脉冲往回的飞行时间来得到目标距离。ToF相机可以同时得到整幅图像的深度(距离)信息。   ...Camera2API获取DEPTH16格式的深度信息 ImageFormat.DEPTH16: Android密集深度图像格式。每个深度值是16位。16位由置信度值和实际测距测量组成。...它被编码在样本的3个最高效有效位,其值0表示100%置信度,值1表示0%置信度,值2表示1/7,值3表示2/7. 剩下的13位就是表示每个像素的深度值。...获取深度信息流程:打开深度ToF相机—->给ImageReader设置长宽和格式ImageFormat.DEPTH16。在回调接口onImageAvailabe拿到image数据。...depthRange:0; } 获取到的距离信息归一化位0~255的像素值,最后转为RGB Bitmap,然后显示出来,基本可以看到物体的轮廓。

    1K20

    结合大象机器人六轴协作机械臂myCobot 280 ,解决特定的自动化任务和挑战!(下)

    我们是用的camera flange 2.0是一款2D的相机,他并不能够依靠他相机本身来获取到一个物体的三维(长宽高),但我们可以使用标记物来获得到目标物体的都长宽高。...v=vnHI3GzLVrY可以视频中看出来STag对环境变化的强大适应性和在复杂场景下的高可靠性,使其成为在要求高精度跟踪和定位的应用的首选。...这个函数需要标记的3D坐标(在物理世界的位置)和相应的2D图像坐标(即检测到的角点),以及相机的内参和畸变系数。...solvePnP会返回旋转向量(rvec)和平移向量(tvec),它们描述了标记坐标系到相机坐标系的转换。...rotation and offset return rvec,tvec def convert_pose_to_arm_coordinates(rvec, tvec): # 将旋转向量和平移向量转换为机械臂坐标系统

    32510

    ROS示例----TIAGo教程

    计划联合轨迹以便在笛卡尔空间中达到给定的姿态 选择&放置演示 使用基于ArUco标记的基于单目模型的对象重建和MoveIt的拾取和放置管道的桌面拾取和放置演示!...OpenCV 跟踪顺序(C ++) 一种简单的方法来检测和跟踪静态相机上的基本运动/形状与静态背景 角度检测(C ++) 在OpenCV库,通常使用两个角检测器算法,Shi-Tomasi和Harris...在这个简单的教程,您将看到如何更改两个参数会影响角检测 查找关键点(C ++ / Python) OpenCV拥有众多的Feauture探测器,在本教程,您将能够浏览大多数探测器,了解图像锐化和对比度如何影响功能的检测...ArUco标记检测(C ++) 本教程介绍如何使用ArUco库检测基准标记 ,并获取其3D姿势。...包 tiago_moveit_config ArUco标记检测 aruco_ros 相关存储库 PAL机器人GitHub组织

    1.1K30

    “微笑传递”背后的数据分析

    很明显,自拍时相机与脸之间的相对角度占了绝大部分的因素。打开网络搜寻,很快地就可以搜寻到非常多与摆姿势相关的技巧教程。然而,这些教程往往太过抽象而不容易简单地运用在日常生活。...我们心中不免疑惑,究竟要怎么样摆姿势才是最好看的呢? 不同于专家的意见,我们直接试着数据找出规律来。...数据处理 要分析正妹们自拍时如何摆POSE,我们得先从影像估算脸与相机间的相对角度。...不过还是可以比较还是可以观察出些许不同。比如说Julie Chang(张齐郡)较偏爱在自拍中选择较大的横摆角度。...Mika 黄杏蕙 数据找出代表性姿势 有了Mean-shift 得到的聚类分析(Clustering),我们可以利用影像“平均”来可视化我们找到具有代表性的自拍姿势

    57340

    VR的动画就是这么玩哒

    导读 大家是不是觉得VR的动画特别神奇,其实它是基于Unity的动画系统Mecanim实现的,Unity在5.0之后,Mecanim动画控制越来越强大好用,小白甚至可以在稍微看下demo后,就可以构建自己的动画需求...Unity支持外部导入和内部创建(或修改外部动画资源)两种方式导入动画资源,内部创建暂时不讲-较复杂,留待后续补充。...Ps:有的模型也会有网格mesh文件(后面会介绍到);有的不需要动画avatar文件(此时模型的avatarDefinition参数要设置为外部获取avatar)。 ?...(在导入模型后,可以在muscle tab定义各肌肉模块的控制范围)。 T-pose T姿势:角色双臂平伸,形成一个“T”字的姿势。一般角色保持这个姿势更容易观察Avatar。...Bind-pose绑定姿势:the pose at which the character was modelled建模过程姿势 Human template人型模板:一个预先定义的骨骼映射(用于

    1.5K60

    Everybody Dance Now笔记 - plus studio

    Everybody Dance Now 为了完成给定一个人跳舞的视频到另一个人的目标,文章作者将这个过程分成三部:pose detection, global pose normalization, and...(x,y)\) global pose normalization 在不同的视频,被拍摄的对象的肢体比例可能不同,或者站得离相机更近或更远。...因此,在将两个对象之间的动作进行转换时,可能需要转换源人物的姿势关键点,使其符合目标人物的身体形状和位置,就像图3的转换部分一样。...作者通过分析每个人物的姿势高度和脚踝位置,并在两个视频的最近和最远脚踝位置之间使用线性映射来找到这种转换。在收集这些位置之后,再根据每个帧的对应姿势检测计算其比例和平移。...mapping from normalized pose stick figures to the target subject 训练一个可以source生成target人物的pix2pix GAN

    12210

    ArUco的生成与检测

    ArUco与AprilTag简介 ArUco ArUco标记是一种二进制正方形的基准标志物,可用于相机的姿态估计,该标准板主要的优点是检测快速,简单且稳健 ArUco模块包括检测这些不同类型的标记板的方法...,以及使用它们进行姿态估计和相机标定的工具。...在opencvaruco有以下几个模块: (1)Detection of ArUco Markers:检测单个ArUco标记板:基于单个ArUco标记板的基本检测和姿态估计。...和ChArUco标定板进行相机标定 (6)ArUco module FAQ : 关于ArUco 模块的常见且有用问题的汇总 单个标记板的生成 在检测标记板之前,需要打印标记板放置在环境。...在这一步,对图像进行分析,以便找到作为候选标记的正方形。该算法首先对图像进行自适应阈值分割,然后分割后的图像中提取轮廓线,剔除不凸或不近似正方形的轮廓线。

    3K20

    使用 OpenCV 的基于标记的增强现实

    ArUco 标记是用于相机姿态估计的基准方形标记。当在视频检测到 ArUco 标记时,你可以在检测到的标记上增加数字内容,例如图像。...ArUco 标记的奇数块代表奇偶校验位,标记的偶数方块代表数据位。 黑色边框便于在图像内快速检测,二进制矩阵允许对其进行识别。...ArUco 标记帮助相机了解角度、高度和深度,并在计算机视觉、机器人和增强现实得到应用。 ArUco 标记由预定义的字典组成,涵盖一系列不同的字典大小和标记大小。...此示例将使用计算机的默认摄像头捕捉视频,然后 6x6x100 字典引入 4 个 ArUco 标记。一旦检测到 ArUco 标记,就在检测到的 ArUco 标记上增加图像。...在 OpenCV ArUco 标记字典遵循命名约定cv2.aruco.DICT_NxN_M,其中 N 是二进制矩阵的大小,代表标记的大小,M 是字典 ArUco 标记的数量。

    1.4K20

    ECCV 2020 | PHOSA:一种基于单目图像的人-物重建方法

    验证表明,该方法可以极大地减少物体的三维空间,达到更好的效果,作者在含有人类和大型物体的图像上面展示了该方法(自行车、摩托车和冲浪板)。...相关工作 单张图片恢复人体的三维形状和姿势:这是以一个非常模糊的任务,现在的大多数方法都是采用统计的三维人体模型,这些模型具有强大的形状先验,并使用已知的运动结构来建模关节。...综合考虑各个方法,作者最后选择了3D回归网络【1】作为主体,用来恢复人体的三维形状和姿势单张图片恢复物体的三维形状:在单目三维重建方面有大量的文献,例如采用对模型变形的方法。...三维人体-物体交互:在这方面也有大量的方法,与本文中的工作最相关的是【2】,它实现了一种可以单个图像恢复3D人体姿势、3D物体和场景布局的方法,但是需要较强的三维监督。...估计3D人体模型:通过检测算法提供的人体包围框,估计SMPL的三维形状和姿态参数、3D人体由姿态θ、形状β和一个弱相机视角π(将网格投影到图像坐标)。

    90430
    领券