识别AR码

本案例使用eye-to-hand的模式，使用摄像头，Python+OpenCV相结合，通过OpenCV中的ArUco标记进行姿态估计，并将符合情况的AR码框出，通过相关点位计算出AR码相对于机械臂的空间坐标位置。为机械臂设置一套相关动作，根据识别的AR码不同放置不同的区域中。

1 摄像头调整

首先，需要使用python运行aikit_V2包下的OpenVideo.py。若开启的摄像头为电脑摄像头则需要修改cap_num，具体可参考：注意事项。确保摄像头完全包含整个识别区域，且识别区域在视频中是正正方方的，如下图所示。若识别区域在视频中不符合要求，则需要调整摄像头的位置。

树莓派版本：

• 打开一个控制台终端(快捷键Ctrl+Alt+T)，进入目标文件夹

cd ~/aikit_V2/myArm_300PI/

• 输入以下命令，打开摄像头进行调整

python scripts/OpenVideo.py

2 案例重现

使用前提

将二维码板子翻转至背面摆放，或者拿两张卡片遮挡住板子上的两个二维码，防止启动AR码程序时出现误识别。

树莓派版本：

• 打开一个控制台终端（快捷键Ctrl+Alt+T），输入以下命令进入目标文件夹：

cd ~/aikit_V2/myArm_300PI

• 再输入以下命令，打开AR码识别程序。

python scripts/aikit_encode.py

注意事项

1. 当摄像头没有正确自动框出识别区域，需要关闭程序，调整摄像头的位置，可将摄像头向左向右移动等操作。
2. 若命令终端没有出现ok，且无法识别颜色时，需要将摄像头稍微向后或向前移动一下，当命令终端出现ok时程序即可正常运行。
3. OpenCV图像识别会受环境的影响，若处在较为昏暗的环境下识别效果将大大降低。