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在 OpenCV 的 aruco::detectMarkers 函数中，rejectedMarkers 是一个输出参数，用于存储那些被检测到但未被识别为有效 ArUco 标记的候选区域。这些区域通常满足某些与 ArUco 标记相似的特征（如四边形结构、边界清晰等），但由于以下原因未能通过最终的验证步骤：
📌 生成 rejectedMarkers 的常见原因包括：
1. 标记轮廓不符合规范
- 检测到的区域是四边形，但不是严格的正方形或比例不对。
- 四个角点之间的几何关系不符合 ArUco 标记的要求。
2. 校验失败
- 虽然检测到类似标记的区域，但无法正确解码其内部二进制信息（例如比特位数不匹配）。
- 校验和（checksum）不通过，说明图像噪声大或图像模糊导致解码失败。
3. 未找到对应的 ID
- 区域看起来像 ArUco 标记，但无法从其编码中找到对应的预定义字典中的 ID。
4. 像素点质量不佳
- 区域边缘不够清晰，或者标记内部与外部对比度不足。
- 图像模糊、光照不均、遮挡等情况可能导致识别失败。
5. 尺寸过小或过大
- 如果设置的
params->minMarkerPerimeterRate和params->maxMarkerPerimeterRate参数限制了标记大小范围，则超出范围的标记会被拒绝。
6. 与已识别标记重叠
- 某些候选区域可能与已识别的 ArUco 标记部分重叠，因此被视为无效。
7. 透视变换失败
- 在透视矫正过程中，如果无法成功进行透视变换（perspective transform），则该区域也会被加入
rejectedMarkers。
✅ 如何利用 rejectedMarkers 进行调试或优化？
你可以将 rejectedMarkers 绘制出来，观察哪些区域被误认为可能是 ArUco 标记，从而帮助你优化图像处理流程（如增强对比度、去噪、调整曝光等）：
for (size_t i = 0; i < rejectedMarkers.size(); ++i)
{// 绘制 rejected marker 的轮廓cv::drawContours(img_show, rejectedMarkers, static_cast<int>(i), cv::Scalar(0, 0, 255), 2); // 红色线条// 可选：绘制每个角点for (const auto& pt : rejectedMarkers[i]){cv::circle(img_show, pt, 3, cv::Scalar(255, 0, 0), -1); // 蓝色圆点}
}
cv::imshow("Rejected Markers", img_show);
cv::waitKey(0);🧠 应用场景建议：
| 场景 | 建议 |
|---|---|
| 图像质量较差 | 使用 cv::GaussianBlur, cv::equalizeHist, cv::adaptiveThreshold 预处理 |
| 标记太小/太大 | 调整 params->minMarkerPerimeterRate / params->maxMarkerPerimeterRate |
| 多个标记互相干扰 | 使用 params->cornerRefinementMethod 提高角点精度 |
| 光照不均 | 使用 CLAHE 或双边滤波器提升图像质量 |