pyapriltags: Apriltags库的Python绑定

这些是AprilRobotics开发的Apriltags 3库的Python绑定。受Apriltags2绑定（由Matt Zucker开发）的启发。从dt-apriltags分支。

原始库以BSD 2-Clause许可证发布。

安装

简单方式

您可以使用pip（对于Python 3，请使用pip3）进行安装

pip install pyapriltags

如果您想安装特定版本，可以像这样添加

pip install pyapriltags@v3.3.0

自行构建

克隆此存储库并在其中导航。然后初始化Apriltags子模块

$ git submodule init
$ git submodule update

构建Apriltags C库并将新构建的库嵌入到pip wheel中。

$ make build

新wheel将位于dist/目录中。现在您可以安装wheel

pip install pyapriltags-VERSION-py3-none-ARCH.whl

注意：根据此库的当前VERSION、您的操作系统以及您的CPU架构ARCH，上述文件名可能不同。

发布wheel

在dist/内部构建的所有wheel都可以通过运行以下命令发布（推送到Pypi.org）

make upload

发布全部

使用以下命令为Python 3和CPU架构amd64、aarch64和arm32v7构建和发布wheel。

make release-all

用法

一些用法示例可以在test.py文件中看到。Detector类是Apriltags功能的包装器。您可以按以下方式初始化它

at_detector = Detector(searchpath=['apriltags'],
                       families='tag36h11',
                       nthreads=1,
                       quad_decimate=1.0,
                       quad_sigma=0.0,
                       refine_edges=1,
                       decode_sharpening=0.25,
                       debug=0)

选项如下

通过运行检测器的detect方法来在图像中检测标签

tags = at_detector.detect(img, estimate_tag_pose=False, camera_params=None, tag_size=None)

如果您还想要提取标签姿态，应将estimate_tag_pose设置为True，并且需要提供camera_params（[fx, fy, cx, cy]）和tag_size（以米为单位）。detect方法返回一个包含以下属性的Detection对象的列表（请注意，带有星号的是在estimate_tag_pose=True时计算的）

自定义布局

如果您想使用自定义布局，则需要为其创建C源文件和头文件，然后重新构建库。然后使用新的libapriltag.so库。您可以在原始的Apriltags存储库中找到更多信息。

开发者说明

轮子在Docker容器内构建。此存储库根目录中的Dockerfile是构建环境的模板。构建环境基于ubuntu:latest，并动态安装python3。make build命令会在构建轮之前创建构建环境（如果尚不存在）。

一旦构建环境（Docker镜像）准备就绪，将使用以下配置启动Docker容器：

• 将此存储库的根目录挂载到 /apriltag；
• 将目录 dist/ 挂载为 /out 下的目标目录；

在容器内执行来自 assets/build.sh 的构建脚本。构建步骤如下：

• 从子模块 apriltags/ 中的 apriltag 库在 /builds/<arch> 中配置 cmake 构建；
• 运行 cmake 构建；
• 将 so/.dylib/.dll 库文件复制到 /dist/<arch>（容器内）；
• 重复上述步骤为：win64、macos arm64、macos x86_64、linux x86_64、linux aarch64、linux armv7l；
• 构建 python 轮子（.so 库作为 package_data 嵌入）；
• 将轮子文件复制到 /out（将在容器外的 dist/ 中弹出）；