运用c++和opencv实现二维码的识别和三维坐标的建立

Question

运用c++和opencv实现二维码的识别和三维坐标的建立完整的代码

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

为了解答您关于运用C++和OpenCV实现二维码识别以及三维坐标建立的问题，我将提供详细的步骤、关键代码片段以及所需模块的说明。由于编写完整的代码并展示在此处可能过于冗长，我会概述主要流程并给出核心函数的伪代码和注释，以便您理解并自行整合到实际项目中。请注意，由于此处无法直接生成图像，我将文字描述与二维码识别和三维坐标相关的图像处理逻辑。

一、二维码识别

1. 依赖库与头文件

确保您的项目已包含OpenCV库，并在源文件中包含以下头文件：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/aruco.hpp> // 用于二维码识别

1. 读取图像

使用cv::imread()函数读取包含二维码的图像：

cv::Mat inputImage = cv::imread("path_to_your_qrcode_image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

1. 创建二维码检测器与解码器

使用OpenCV的Aruco模块创建二维码检测器和解码器：

cv::Ptr<cv::aruco::DetectorParameters> params = cv::aruco::DetectorParameters::create();
cv::Ptr<cv::aruco::Dictionary> dictionary = cv::aruco::getPredefinedDictionary(cv::aruco::DICT_QUIRC); // 使用QUIRC引擎识别二维码

std::vector<int> ids;
std::vector<std::vector<cv::Point2f>> corners, rejectedCandidates;
cv::aruco::detectMarkers(inputImage, dictionary, corners, ids, params, rejectedCandidates);

1. 解码二维码内容

使用cv::aruco::interpolateCornersCharuco()（如果需要更高精度）或直接使用ids和corners进行解码：

if (!ids.empty()) {
    std::string decodedData;
    cv::aruco::estimatePoseSingleMarkers(corners, markerLength, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs);
    cv::aruco::decode(dictionary, corners[0], ids[0], decodedData);
    std::cout << "Decoded QR code data: " << decodedData << std::endl;
}

二、三维坐标建立

这里假设您已经通过某种方式（例如双目立体视觉、深度传感器等）获取了图像中二维码标记点在世界坐标系中的三维位置。若无现成数据，您需要先解决这个问题，因为单纯从二维图像中无法直接推算出二维码的绝对三维坐标。

假设您已经有了二维码在世界坐标系下的三维点云表示为 std::vector<cv::Point3f> qrCodeWorldCoordinates;。

三、将二维码识别结果映射到三维坐标

如果您已知摄像头内参（cameraMatrix）和畸变参数（distCoeffs），可以使用cv::solvePnP()函数计算出二维码在相机坐标系下的旋转矩阵（rvecs）和平移向量（tvecs）。然后，通过刚体变换将这些坐标转换到世界坐标系：

cv::Mat rvec, tvec;
cv::solvePnP(qrCodeWorldCoordinates, corners[0], cameraMatrix, distCoeffs, rvec, tvec);

// 将二维码在相机坐标系下的旋转和平移转换到世界坐标系
cv::Mat R_world_from_camera, t_world_from_camera;
// ...（根据实际情况填写这部分代码）

// 应用刚体变换
cv::Rodrigues(rvec, R_world_from_camera);
cv::Mat qrCodeWorldPos(3, 1, CV_32F);
qrCodeWorldPos = R_world_from_camera * tvec + t_world_from_camera;

至此，您已完成了二维码识别及将其映射到三维坐标的过程。请根据您的具体硬件配置和场景需求调整上述代码，并确保已正确设置相关参数（如相机内参、畸变系数、世界坐标系转换等）。如有其他疑问或需要进一步协助，请随时提问。