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识别->追踪->测距->3D展示，一气呵成的二维码实时追踪，用树莓派+摄像头就可以做到：
视频中演示的项目出自南京邮电大学严宇恒、梁逸秋、周子涵，在2020年全国大学生电子设计竞赛信息科技前沿邀请赛中获得了国一。以下是他们分享的设计思路、遇到的问题和解决方法，对二维码识别类项目有非常大的作用。
瑞萨的RZ/A2M MPU通过DRP单元可以加速二维码识别过程。DRP是动态可配置处理器技术，能够从一个时钟周期到下一个时钟周期动态地改变其处理电路的配置。MPU内部集成的DRP单元可以实现丰富的图像处理方法，拥有很快的图像处理速度，因而可以基于此打造了一个含文本、空间信息的二维码实时处理系统，用于复杂的空间定位和目标跟踪，实现增强现实、虚拟现实等应用。
上图的开发板即是项目核心，RZ/A2M MPU开发平台，基于Cortex-A9内核，提供的额外64MB SDRAM，因此足够部署Linux作为操作系统。另外MPU自带的以太网控制器也为系统提供了完美的通信网络接口。
系统通过摄像头捕捉粘贴在物体上的特殊二维码，经过由DRP加速的实时图像处理，得到二维码的文本信息和包含距离和角度的空间位置信息，在显示器上通过图形展示，并通过以太网接口将解算、融合之后数据输出。在展示时，通过局域网连接另一台计算机，将识别到的物体运动状态信息通过渲染3D模型的方式展现。
这个项目最难的地方就是在图像处理，需要通过高斯模糊、阈值分割、查找连通域、多边形拟合等图像处理算法来识别出摄像头拍摄到的图像中的二维码，并且利用DRP来加速图像处理。之后对识别到的二维码进行解码，得到它的身份信息。最后对处理所得到的二维坐标进行坐标转换，解算出它的空间坐标、姿态等三维信息。
最初使用普通的二维码，虽然它可以表达的信息很多，但黑白条纹间隔太密，距离稍远就无法识别，不能实现较好的定位效果。后来选择了专门为摄像机标定、机器人视觉优化过的Apirltag作为识别目标，牺牲了部分信息量，使得相同分辨率下识别距离达到了两米以上。
如果物体旋转角度比较大，二维码被遮挡，就没法继续识别，这是这个定位方案的一大缺陷。我们想到了一个好办法来解决这个问题，那就是在物体的不同表面粘贴多个二维码，确保任何角度都有二维码能被识别到，通过系统自动计算多个二维码的相对位置关系，输出融合数据，解决二维码的遮挡问题，实现全角度识别。本系统使用的二维码比普通二维码稀疏，以在更远的距离被识别。支持识别多个物体，也支持在单个物体上粘贴的多个二维码，解决二维码的遮挡问题，实现全角度识别。仅需粘贴纸质二维码即可实现空间定位，并表达身份信息，这样的低成本定位解决方案可以在工业生产、物流运输、影视特效、展览、教育等领域大范围应用。在过去的几年内二维码极大的改变了人们的生活，我们希望它可以在更多的场景发挥作用。
在受达尔闻邀请后，除了制作了上面视频之后，考虑到瑞萨的开发版较难购买到，我们也在树莓派上使用opencv和apriltag这两个开源软件，再现了这个项目的核心部分，并做了教学讲解，给出了工程源码，欢迎大家一起交流讨论！上述提到的工程源码，可以识别下方二维码关注得捷电子获取：达尔闻联合全球知名元器件分销商得捷电子（Digi-Key）推出Back2School系列第2季，14个大学期间最值得记忆的项目帮助新生和老生们迅速回归校园。本内容是Back2School系列第2季的第七个项目。
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