AprilTags：AprilTag是一个视觉基准库，在AR，机器人，相机校准领域广泛使用。通过特定的标志（与二维码相似，但是降低了复杂度以满足实时性要求），可以快速地检测标志，并计算相对位置。

　　是机器视觉不可或缺的一部分，包括但不限于以下应用：

• 摄像机标定
  对象大小估计
  测量相机和物体之间的距离
  3D定位
  对象定向
  机器人技术（即自主导航到特定标记）

• Camera calibration

  Object size estimation

  Measuring the distance between the camera and an object

  3D positioning

  Object orientation

  Robotics (i.e., autonomously navigating to a specific marker)

 　　AprilTags的主要优点之一是可以使用基本软件和打印机创建。只需在系统上生成AprilTag，将其打印出来，并将其包含在图像处理管道中——Python库可以为您自动检测AprilTag！

 下载：AprilTags：https://berndpfrommer.github.io/tagslam_web/making_tags/

　　AprilTag内容主要包含三个步骤。

第一步是如何根据梯度检测出图像中的各种边缘。
第二步即如何在边缘图像中找出需要的四边形图案并进行筛选，AprilTag尽可能的对检测出的边缘检测，首先剔除非直线边缘，在直线边缘进行邻接边缘查找，最终若形成闭环则为检测到一个四边形。
最后一个步便是如何进行二维码编码和二维码解码，编码方式分为三种，其黑边色块长度分别为8，7，6三个色块长度，对于解码内容，要在检测到的四边形内生成点阵列用于计算每色块的值，再根据局部二值模式(Local Binary Patterns)构造简单分类器对四边形内的色块进行分类，将正例色块编码为1将负例色块编码为0，就可以得到该二维码的编码。得到编码以后再与已知库内的编码进行匹配，确定解码出的二维码是否为正确。
 

　　实施步骤1：AprilTag边缘检测

　　对于第一步来说，最主要的功能就是寻找图像中的边缘，原文章使用的是局部二值模式，但是实际使用中，我建议可以使用Canny算子方法，虽然检测出的边缘会减少，但是相应的也降低了图像中的噪点。

下图是Candy算子

　　实施步骤2：四边形检测

对于得到的二值化边缘图像，需要对其进行多边形分析，首先运用
边缘结构分析(Topological structural analysis of digitized binary images)查找多边形，该方法用于确定二值图像边缘的围绕关系，即确定外边缘，内边缘以及它们之间嵌套关系，确定的边缘都与原图都有相对应的关系，因此完全可以用边缘来表示原图。该算法采用编码的思想，首先赋予不同的边缘以不同的编码值，这样方便确认多边形的层次关系。算法从起点开始，编辑边缘的像素，寻找该起始点同类的边缘点，当扫描至起始点时，该多边形闭环形成，切换至下一个起始点重复该操作，直到所有的二值点都被遍历，排除边数小于4的，将满足条件的进行进一步处理。
 

参考：

　　https://pyimagesearch.com/2020/11/02/apriltag-with-python/

　　https://blog.csdn.net/han784851198/article/details/90261197