为什么cv.aruco.Board_创建force CV32F数据类型?

2024-05-23 20:05:20 发布

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我尝试使用Aruco板对小对象进行高精度(<;1 mm)定位,并使用小标记(标记长度<;2 cm)。 我认为使用Aruco板存在某种精度限制,大约2毫米。我想知道为什么,我认为这可能是由于姿势估计使用的数据类型的一些限制。为了验证这一假设,我想将cv.aruco.estimatePoseBoard的所有参数转换为numpy.float64,但对于cv.aruco.Board对象来说这是不可能的

This断言阻止使用64位浮点数据创建Aruco板,如this issue所示。混合数据类型会导致不一致的结果,所以我想知道是否有充分的理由禁用此功能


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