文件名称：apriltag_20180522
文件大小：137KB
文件格式：TGZ
更新时间：2021-06-10 04:09:09
apriltag
源代码计算每个像素的梯度方向和大小，通过聚类将梯度大小方向相似的聚集到一起， 聚类的方法与Felzenszwalb基于图的图像分割方法类似，首先创建一个图，每个节点代表一个像素。如果相邻两个节点梯度方向差和边的权重相等，那么就增加这条边。然后讲这些边挑选出来，对边的权重进行递增处理：对于每条边，我们测试像素点属于的连通分支是否应该加入合并。（个人感觉比较像LSD直线检测） 这部分最为耗时，超过总运行时间的一般。通过一个的滤波器二次采样，能够在尽量保证图像信息不损失的情况下加快检测。
【文件预览】：
apriltag-2015-03-18
----tag25h7.h(2KB)
----apriltag_demo.c(6KB)
----tag36h11.c(26KB)
----tag36h10.h(2KB)
----apriltag.h(10KB)
----tag25h7.c(12KB)
----tag25h9.h(2KB)
----tag36h11.h(2KB)
----apriltag_quad_thresh.c(56KB)
----tag36artoolkit.c(22KB)
----tag36h10.c(98KB)
----tag16h5.h(2KB)
----common()
--------pnm.c(4KB)
--------image_f32.c(2KB)
--------thash_impl.h(10KB)
--------zhash.h(16KB)
--------getopt.h(3KB)
--------zmaxheap.h(3KB)
--------unionfind.c(2KB)
--------workerpool.h(2KB)
--------homography.c(15KB)
--------string_util.h(15KB)
--------postscript_utils.h(2KB)
--------zmaxheap.c(11KB)
--------image_u8.c(20KB)
--------math_util.h(5KB)
--------unionfind.h(5KB)
--------pnm.h(2KB)
--------svd22.h(2KB)
--------timeprofile.h(4KB)
--------matd.h(16KB)
--------zarray.h(15KB)
--------image_f32.h(2KB)
--------image_u8.h(4KB)
--------image_u32.c(7KB)
--------svd22.c(7KB)
--------time_util.h(2KB)
--------time_util.c(2KB)
--------zhash.c(15KB)
--------image_u32.h(4KB)
--------matd.c(53KB)
--------zarray.c(2KB)
--------string_util.c(14KB)
--------workerpool.c(5KB)
--------homography.h(4KB)
--------getopt.c(16KB)
----tag16h5.c(3KB)
----g2d.h(5KB)
----tag25h9.c(4KB)
----g2d.c(24KB)
----apriltag.c(43KB)
----Makefile(911B)
----tag36artoolkit.h(2KB)