4. tag码识别有误差，偏转角度时
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    • tag码识别有误差，偏转角度时

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      我选择性的求了x，z的k，当摄像头与tag码平行时误差可以接受，但tag码偏转角度时，测量误差就太大了。想问一下z，x的距离是摄像头到tag码中心的距离吗，当偏转时是要再加入角度进行计算吗？

      import sensor, image, time, math

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # 如果分辨率大得多，内存就不够用了……
sensor.skip_frames(time = 2000)
sensor.set_auto_gain(False)  # 必须关闭此功能，以防止图像冲洗…
sensor.set_auto_whitebal(False)  # 必须关闭此功能，以防止图像冲洗…
clock = time.clock()

# 注意！与find_qrcodes不同，find_apriltags方法不需要对镜像进行镜头校正。

#标签系列有什么区别？ 那么，例如，TAG16H5家族实际上是一个4x4的方形标签。
#所以，这意味着可以看到比6x6的TAG36H11标签更长的距离。
#然而，较低的H值（H5对H11），意味着4x4标签的假阳性率远高于6x6标签。
#所以，除非你有理由使用其他标签系列，否则使用默认族TAG36H11。


# AprilTags库输出标签的姿势信息。 这是x / y / z平移和x / y / z旋转。
# x / y / z旋转以弧度表示，可以转换为度数。 至于翻译单位是无量纲的，
# 你必须应用一个转换函数。

# f_x是相机的x焦距。它应该等于以mm为单位的镜头焦距除以x传感器尺寸（以mm为单位）乘以图像中的像素数。
# 以下数值适用于配备2.8毫米镜头的OV7725相机。

# f_y是相机的y焦距。它应该等于以mm为单位的镜头焦距除以y传感器尺寸（以mm为单位）乘以图像中的像素数。
# 以下数值适用于配备2.8毫米镜头的OV7725相机。

# c_x是以像素为单位的图像x中心位置
# c_x是以像素为单位的图像x中心位置

f_x = (2.8 / 3.984) * 160 # find_apriltags 如果没有设置，则默认为这个
f_y = (2.8 / 2.952) * 120 # find_apriltags 如果没有设置，则默认为这个
c_x = 160 * 0.5 # find_apriltags 如果没有设置，则默认为这个 (the image.w * 0.5)
c_y = 120 * 0.5 # find_apriltags 如果没有设置，则默认为这个 (the image.h * 0.5)
k_z=-5.97
k_x=11.159

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

while(True):
    clock.tick()
    img = sensor.snapshot()
    for tag in img.find_apriltags(families=image.TAG25H9,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()))
        # 变换单位不详。旋转单位是度数。
        #print("Tx: %f, Ty %f, Tz %f, Rx %f, Ry %f, Rz %f" % print_args)
        print(tag.id(),"x:",k_x*tag.x_translation(),"   z:",k_z*tag.z_translation())
    print(clock.fps())
      0

    • 有实际图片吗。然后提供下预期的数据，和测量的数据。

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