我正在使用 3 个大小为 1 厘米的 AruCo 标记，在 C++ 中使用实时网络摄像头流上的 OpenCV 库进行头部姿势估计。我能够准确地检测到标记及其姿势，但姿势稳定性存在问题。我使用了aruco::estimatePoseSingleMarkers函数作为姿势。
这个函数的输入是markerCorners, arucoSquareDimension, cameraMatrix, distanceCoefficients。由于除markerCorners常数之外的所有参数，我认为姿势的稳定性取决于markerCorners函数aruco::detectMarkers的输出。这个函数的输入是我的网络摄像头流。
我做了一个小实验，打印了标记的角，它们的位置，发现如果检测到角是稳定的，那么姿势就会保持稳定。对于某些标记 id，角与其他标记相比更稳定，这可能是因为它们在正方形内的顶点较少。增加广场外的白色边框也有帮助。但是这些值仍然有些波动，我需要它们保持不变才能获得准确的头部姿势。
非常感谢任何建议、提示、技巧，无论大小。非常感谢。如果需要更多细节，我很乐意提供。再次感谢。