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室内定位---apriltag 视觉定位demo

news 2025/9/3 14:59:45

apriltag 官方demo编译

https://github.com/AprilRobotics/apriltag

# 查看当前仓库的分支
git tag# 基于已经 release 的分支再拷贝一个分支
git checkout -b v3.4.5 v3.4.5cmake -B build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
sudo cmake --build build --target install

此时发现编译的文件无法直接运行，apriltag_demo 会检测我们系统当中是有 opencv 的库，如果有的话，可以直接生成一个 opencv 的demo，直接调用摄像头等操作。

opencv 安装：
https://blog.csdn.net/weixin_44796670/article/details/115900538

安装好之后，将 apriltag 的build 文件删除，在重新编译即可。

最终获取的编译文件：直接运行 opencv_demo 就好了

~/01_code/03_aprilTag/apriltag/build$ ls
apriltag.cpython-310-x86_64-linux-gnu.so  apriltag_py_type_docstring.h  generated             libapriltag.so.3.4.5
apriltag_demo                             CMakeCache.txt                install_manifest.txt  Makefile
apriltag_detect_docstring.h               CMakeFiles                    libapriltag.so        opencv_demo
apriltag.pc                               cmake_install.cmake           libapriltag.so.3

默认识别的 Tag36h11 的 family。
分析对应的源码：

'f', "family", "tag36h11", "Tag family to use", 默认识别的 family 是 tag36h11 。
我们可以从 google 找几张 tag36h11 family 的照片来进行识别测试。

    getopt_t *getopt = getopt_create();getopt_add_bool(getopt, 'h', "help", 0, "Show this help");getopt_add_bool(getopt, 'd', "debug", 0, "Enable debugging output (slow)");getopt_add_bool(getopt, 'q', "quiet", 0, "Reduce output");getopt_add_string(getopt, 'f', "family", "tag36h11", "Tag family to use");getopt_add_int(getopt, 'i', "iters", "1", "Repeat processing on input set this many times");getopt_add_int(getopt, 't', "threads", "1", "Use this many CPU threads");getopt_add_int(getopt, 'a', "hamming", "1", "Detect tags with up to this many bit errors.");getopt_add_double(getopt, 'x', "decimate", "2.0", "Decimate input image by this factor");getopt_add_double(getopt, 'b', "blur", "0.0", "Apply low-pass blur to input; negative sharpens");getopt_add_bool(getopt, '0', "refine-edges", 1, "Spend more time trying to align edges of tags");if (!getopt_parse(getopt, argc, argv, 1) || getopt_get_bool(getopt, "help")) {printf("Usage: %s [options] <input files>\n", argv[0]);getopt_do_usage(getopt);exit(0);}

关键输出的数据结构： apriltag_detection_t

ID：决定位置，可以根据我们提前安排好的位置，来实现绝对位置的校准。
中心点坐标：
四个顶点坐标：

Opencv 安装

安装教程，按照 https://blog.csdn.net/weixin_44796670/article/details/115900538 这个步骤就可以了，我在对一些关键步骤进行一下拆解。

make install

在opencv源码编译安装的时候， make install 会做点什么？(执行 makefile 的一个 install 目标)
在 OpenCV 里，make install（或者 ninja install）主要就是把编译产物从 build 目录复制到安装目录。

make 阶段做了什么？

编译 .cpp → .o（目标文件）
链接生成 .so（共享库）或者 .a（静态库）
生成可执行文件（比如 opencv_version）
保存在 build 目录下（比如 build/lib/, build/bin/, build/modules/）
此时，所有东西都还只是“临时放在 build 目录里”，还不能直接系统使用。

make install 做了什么，具体分析 cmake_install.cmake 脚本做什么就行了：

读取 CMake 的 install 规则，把编译好的库、头文件、配置文件，按规则复制到安装前缀目录（CMAKE_INSTALL_PREFIX，默认 /usr/local）。具体来说，OpenCV 会安装：
共享库或者静态库：libopencv_core.so, libopencv_imgproc.so … --> 放到 /usr/local/lib
头文件：opencv2/core.hpp, opencv2/imgproc.hpp … → 放到 /usr/local/include/opencv4/opencv2/
工具/可执行文件：opencv_version, opencv_interactive-calibration, opencv_createsamples 等 → 放到 /usr/local/bin/
CMake 配置文件：OpenCVConfig.cmake, OpenCVModules.cmake → 放到 /usr/local/lib/cmake/opencv4/
（以后其他 CMake 工程可以 find_package(OpenCV) 来找到它）
pkg-config 文件（如果开启了）： opencv4.pc → 放到 /usr/local/lib/pkgconfig/（供 pkg-config --libs opencv4 使用）
Python/Java 绑定（如果编译时开启）：cv2.so（Python 模块） → 安装到 Python 的 site-packages
Java jar 包 + JNI 动态库 → 安装到 /usr/local/share/java/ 和 /usr/local/lib

opencv cmake_install 分析：默认前缀，拷贝的对应文件
在这里插入图片描述

sudo ldconfig:
为什么需要 ldconfig？

make install 把库文件复制到了 /usr/local/lib 或 /usr/local/lib64
这些目录有时不在系统默认的动态库搜索路径 /etc/ld.so.conf 里。
即使在默认路径，新的库文件拷进去后，动态链接器缓存里还没有记录。ldconfig 会：
扫描 /lib, /usr/lib, /usr/local/lib 等路径
更新 /etc/ld.so.cache（动态链接库缓存文件）
建立 .so 符号链接（比如把 libopencv_core.so.4.9.0 链接成 libopencv_core.so.4.9 和 libopencv_core.so）
这样，系统里的 g++、python cv2、或者你自己写的程序在运行时，才能顺利找到 OpenCV 的 .so。

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http://www.xdnf.cn/news/1436689.html