Matlab标签 这是AprilTags库到m代码的相当忠实的移植。 这是为开发的。 入门 先决条件 必备软件 Matlab（2017b或更高版本） 所需的Matlab工具箱 图像处理工具箱 统计和机器学习工具箱 运行程序 调用函数AprilTag（imageData，debug）或AprilTag（imageData），它将返回姿态和检测数据。 imageData来自使用函数，可以设置调试以查看中间步骤的可视化效果。 正在使用的功能AprilTag的实例中可以看到 。 版权和许可 该存储库中的所有文件均以GNU LGPL 2.1版发布。 致谢 这是AprilTag库的端口，这里是原始代码和C ++版本的链接 为

四月标签生成 在自定义布局中生成AprilTags。 生成21h7圆形标签系列的示例用法： $ ant $ java -cp april.jar april.tag.TagFamilyGenerator circle_9 7 然后在将输出复制到源文件夹之后生成c代码和标记图像： $ ant $ java -cp april.jar april.tag.TagToC april.tag.TagCircle21h7 $ java -cp april.jar april.tag.GenerateTags april.tag.TagCircle21h7 .

aprilslam, ROS下AprilTags的映射和姿态估计 AprilSLAM - AprilTags的映射和本地化AprilSLAM是一个用于在非结构化环境中从单个或者多个 AprilTags(link) 快速进行相机姿态。 AprilSLAM不需要预先知道标签的位置来估计相机的姿态。 只要在

移动目标识别与跟踪，在视频监控、人机交互、智能交通、军事应用等领域具有重大应用价值。本文针对当前目标识别与跟踪领域普遍存在的处理速度较慢、实时性不足等问题，提出了一种基于Apriltags识别的改进算法，对移动目标进行局部搜索，并结合Kalman滤波器实时估计目标下一时刻在图像中的位置，大幅提升了算法处理速度和跟踪性能。本算法在大疆M100四旋翼无人机平台上，搭载Manifold机载计算机完成了实验测试。实验证明，算法鲁棒性强、稳定性好，成功实现了无人机对快速移动目标的识别与稳定跟踪。

apriltags的c++版本

apriltags的windows环境，C++版本