

Tutorial¶

介绍¶

提醒

建议使用2.0版本: physical blocks 2.0。不久将弃用1.0版本。

使用 physical blocks，可以在一张桌子上对实物进行编程。

Windows 和 Mac 用户开箱可用。 Linux需要安装依赖（参考文末）

建议以入门案例为模版。

参考:

积木介绍¶

可以从 arucogen 查询 ArUco marker id

Demo¶

入门案例¶

分享两个入门案例:

Scratch-marker-angle-demo.sb3 : 获取 marker 旋转角
Scratch-spell-demo.sb3 : 获取 marker id 列表(从左到右，从上到下)

FAQ¶

如何打印 Marker¶

我们提供了一份30张的版本:

你可以从 arucogen 里打印（建议从编号1开始）

更多细节参考CodeLab DynamicTable: 一个可实施的技术方案

默认的Marker只有50种, 想要更多怎么办¶

默认是4X4_50(最多50种)的marker，你可以选择4x4_100(最多100种)，或者4x4_1000(最多1000种)

选择之后请修改(推荐使用JupyterLab)插件里对应的代码(104行):

# aruco_dict = cv2.aruco.Dictionary_get(cv2.aruco.DICT_4X4_50)
aruco_dict = cv2.aruco.Dictionary_get(cv2.aruco.DICT_4X4_100)

关于不同的marker数量决定了字典的大小，越小的数字，鲁棒性越好。考虑到大多数用户的场景，50个是够用的，所以我们默认采用50.

Linux 用户¶

Linux 用户需要手动安装 opencv-contrib-python（有系统依赖）。

树莓派用户¶

安装依赖系统

sudo apt-get install libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev
sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev
sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev
sudo apt install libatlas-base-dev
sudo apt-get install qt4-dev-tools
sudo apt-get install libhdf5-dev libhdf5-serial-dev libhdf5-103

之后安装opencv-contrib-python

pip3 install opencv-contrib-python==3.4.6.27