一、ArUco简介

  ArUco是一个开源的微型的现实增强库，目前好像已经集成在OpenCV3.0以上的版本内了，它除了用于现实增强，还很用于实现一些机器视觉方面的应用，上图中的波士顿动力也曾用此方法用于Atlas的视觉定位，下面是两个重要的网址：   ArUco下载地址：https://sourceforge.net/projects/aruco/files/（可以下载2.0.19或3.0.0） ArUco的Marker生成网址：http://terpconnect.umd.edu/~jwelsh12/enes100/markergen.html（可以定制Marker的size、ID以及Padding）   ArUco开源库的几个特点如下： 1.基于C++； 2.仅依赖于OpenCV（≥2.4.9）和Eigen3（源码中已经包含）； 3.BDS开源。  

二、ArUco安装

本示例以Linux（Ubuntu14.04）为例进行安装和使用说明。按照上节地址下载完成源码后放在Linux系统自己的某个文件夹下面，然后进行安装，具体步骤为：   1. cd aruco-2.0.19（进入目录）； 2. mkdir build（建立编译文件夹）； 3.cd build（进入文件夹）； 4.cmake .. 5.make -j4   至此编译安装完成，主目录树如下：  

  src—-源码； utils—-使用示例； utils_calibration—-相机校准程序； utils_markermap—-Marker Map使用示例； utils_gl—-本库及OpenGL的使用； utils—-单独视觉标志检测示例；  

三、ArUco使用

  该库主要的类主要有： aruco::Marker—-视觉标志类； aruco::MarkerDetector—-视觉标志检测类； aruco::MarkerPoseTracker—-视觉标志姿态预估类； aruco::MarkerMap—–视觉标志地图类； aruco::MarkerMapPoseTracker—-视觉标志地图姿态预估类； aruco::CvDrawingUtils—-绘图类；  

四、利用ArUco对相机进行校准

视觉校准标准标志地图   在文件夹/aruco-2.0.19/utils_calibration内，可以看到：aruco_calibration_board_a4.pdf，打印出来就可以用于相机的校准了，具体步骤如下：   进入刚才编译完成的文件夹：/aruco-2.0.19/build/utils_calibration，该相机校准支持图片方式、录像方式和实时模式（本文以后者为例），在此文件夹下，输入命令： /aruco-2.0.19/build/utils_calibration$ ./aruco_calibration live out_camera_calibration.yml -size “0.04”   几个参数解释如下： live —-实时模式； out_camera_calibration.yml —-校准参数输出文件名称； -size “0.04”—-校准标志的尺寸（单位：m）   正常会出现如下信息： 0.04 500 8e-05 Press ‘a” to add current view to the pool of images used for calibration Press ‘c’ to perform calibration Press ‘s’ to start/stop capture   此时按照指示输入字母s开始图像捕捉，每次找到合适的视角后就点击a，直到所有的视角都完成后输入c开始相机校准，最后效果如下图所示：     至此，我们对这个开源库有了基本的了解，下一篇将举一个具体的使用的代码供参考。   <– 本篇完 –>