iOS接入OpenCV检测ArUco标记

要在图片上标识出所有的Aruco标记，直接上代码。需要导入opencv库，我是用了别人编译好的C++库直接使用的。下载地址

- (void)detectARMarker:(UIImage *)input_img {
    cv::Mat mat;
    UIImageToMat(input_img, mat);
    cvtColor(mat, mat, COLOR_RGBA2RGB);
    std::vector<int> ids;
    std::vector<std::vector<cv::Point2f> > corners;

    // 获取 ArUco 模块中预定义的 AR 标记字典
    cv::Ptr<cv::aruco::Dictionary> dictionary = cv::aruco::getPredefinedDictionary(cv::aruco::DICT_6X6_250);

    // 使用 detectMarkers 检测 AR 标记
    // 将 AR 标记的 ID 存储在 ids 中，并将 AR 标记的坐标存储在角点中
    cv::aruco::detectMarkers(mat, dictionary, corners, ids);

    // 在原始图像上绘制检测到的 AR 标记
    if (ids.size() > 0)
        cv::aruco::drawDetectedMarkers(mat, corners, ids); // draw bounding boxes.

    // 将 Mat 类型的图像转换为 Swift 可以处理的 UIImage 类型
    UIImage *output_img = MatToUIImage(mat);
    _image = output_img;

    // 将 id 和角转换为 {id <NSNumber>:corner <NSArray [CGPoint]>} 形式的字典并存储在 mutableDict
    NSMutableDictionary *mutableDict = @{}.mutableCopy;
    for (int i = 0; i < ids.size(); i++)
    {
        auto id = ids[i];
        NSNumber *markerId = [NSNumber numberWithInt:id];
        NSMutableArray *corner = [[NSMutableArray alloc] initWithCapacity:corners[i].size()];
        for (auto point: corners[i]) {
            [corner addObject:[NSValue valueWithCGPoint:CGPointMake(point.x, point.y)]];
        }
        mutableDict[markerId] = corner;
    }
    _markerDict = mutableDict;
}

以上是静态图片的识别，利用摄像头实时标记aruco已经完成，后期会贴出代码。

参考文章 GitHub地址 https://github.com/dparksports/aruco-arkit-opencv
OpenCV官网下载地址 https://opencv.org/releases/