markerbasierte

Markerbasierte Systeme verwenden vordefinierte visuelle Marker oder fiduzial markers, um Position, Orientierung oder Identität in einer Szene zu bestimmen. Marker sind in der Regel klar erkennbare Muster, die von einer Kamera zuverlässig detektiert werden können. Durch die Marker-Erkennung lässt sich häufig schnell eine Pose-Schätzung vornehmen und digitale Inhalte stabil in Bezug zur realen Umgebung ausrichten.

Anwendungsgebiete umfassen unter anderem markerbasierte Augmented Reality, bei der Marker als Anker für die Überlagerung virtueller Objekte dienen. In der Bildverarbeitung finden Marker Einsatz als Seeds oder Regionen-Labels, etwa in der Watershed-Transformation zur Segmentierung. In Robotik und Navigation unterstützen Marker die Lokalisierung relativ zur Umgebung und erleichtern Kalibrierung und Regelung von Bewegungen.

Technisch bestehen markerbasierte Verfahren aus Marker-Erkennung, Kamerakalibrierung und oft einer Pose-Schätzung, wobei gängige Markerformate wie ARToolKit-Marker, AprilTags oder ArUco-Marker verbreitet sind. Vorteile liegen in hoher Zuverlässigkeit, robuster Pose-Schätzung unter kontrollierten Bedingungen und vergleichsweise geringer Rechenlast. Zu den Nachteilen zählen Abhängigkeit von Sichtkontakt zu Markern, Beleuchtungs- und Perspektivprobleme sowie potenzielle Ablenkung durch Marker-Vorrichtungen in der Szenerie.

Im Vergleich dazu stehen markerlose Ansätze wie markerless AR oder SLAM, die ohne vordefinierte Marker auskommen. Markerbasierte Ansätze bleiben dennoch verbreitet, wenn klare Referenzpunkte und robuste Erkennung erforderlich sind. Siehe auch Fiduzial Marker, Pose-Schätzung, Watershed.