ZOZOSUITのマーカーのIDを読み取るコードです。公開されている画像を元に独自に解析しているので、公式ではこのように処理しているかどうかは不明です。

detect_marker.py

import numpy as np
import random
import math
import cv2
from PIL import Image

def detect_markers(im):
 markers = []
 # 輪郭線抽出のための二値化
 im_gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 im_blur = cv2.GaussianBlur(im_gray, (3, 3), 0)
 ret,th = cv2.threshold(im_blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)
 
 # 画像から輪郭線を抽出
 imgEdge,contours,hierarchy = cv2.findContours(th, cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

 # 背景を黒に
 im[:] = (255, 255, 255)
 
 for (i,cnt) in enumerate(contours):
   # 輪郭線領域を長方形に近似する
   rect = cv2.minAreaRect(cnt)
   s = rect[1][0] * rect[1][1]         # 面積
   p = rect[1][0] / (rect[1][1] + 0.01) # 縦横比
   if s > 8000 : continue
   if p < 0.9 or p > 1.1 : continue

   # 楕円で近似する
   if (cnt.shape)[0]>4:
     ellipse = cv2.fitEllipse(cnt)
     cx=int(ellipse[0][0])
     cy=int(ellipse[0][1])
     
     # 楕円の内部に点があれば楕円を描画
     con = hierarchy[0][i][2]
     if con != -1:
       cv2.ellipse(im,ellipse,(53,130,84),2)
     else: continue

     # 楕円の内側の点を列挙
     points = []
     while con != -1:
       x,y,w,h = cv2.boundingRect(contours[con])
       xx = int(x + w/2)
       yy = int(y + h/2)
       a = np.array([cx, cy])
       b = np.array([xx, yy])
       dest = np.linalg.norm(b-a)
       points.append([xx,yy,dest])
       con = hierarchy[0][con][0]

     # 最も楕円の中心に近い点
     xc,yc,dc = min(points, key=(lambda x: x[2]))
     
     # 楕円の中心に近い点を原点として周囲の点との距離を再計算
     plist = []
     for xx,yy,dd in points:
       a = np.array([xc, yc])
       b = np.array([xx, yy])
       dest = np.linalg.norm(b-a)
       plist.append([xx,yy,dest])
       
     # 外周部と中間部を分離
     _,_,dmx = max(points, key=(lambda x: x[2]))
     
     ilist = []
     olist = []
     for xx,yy,dd in plist:
       if dd > 0:
         if 1.0 * dd / dmx > 0.7:
           olist.append([xx,yy,dd])
           cv2.line(im, (xx - 1,yy - 1),(xx + 1, yy + 1), (0,0,255), 2)
           cv2.line(im, (xx + 1,yy - 1),(xx - 1, yy + 1), (0,0,255), 2)
         else:
           ilist.append([xx,yy,dd])
           cv2.line(im, (xx - 1,yy - 1),(xx + 1, yy + 1), (143,82,47), 2)
           cv2.line(im, (xx + 1,yy - 1),(xx - 1, yy + 1), (143,82,47), 2)         

     # 中心を描画
     cv2.line(im, (xc - 1,yc - 1),(xc + 1, yc + 1), (0,192,255), 2)
     cv2.line(im, (xc + 1,yc - 1),(xc - 1, yc + 1), (0,192,255), 2)
     
     # マーカーとして正しく読めているか判定
     if len(ilist) >= 2 and len(olist) >= 2:
       cv2.circle(im, (xc, yc), 30 , (255,0,0))
       id = get_id(im, (xc,yc), ilist, olist)
       markers.append([id,xc,yc,dmx])
       
       font = cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN
       text = format(id, 'x')
       cv2.putText(im,text,(cx, cy-30),font, 2,(0,0,255))

 return markers

def get_id(im, center, inner, outer):
 # 外周部のうち一番左側にある点を基準としてIDを計算する
 x,y,d = min(outer, key=(lambda x: x[0]))
 cx, cy = center
 vx, vy = x - cx, y - cy
 bito, biti = 0, 0
 
 # 60度ずつ回転してそこに点があるかどうかを確認する
 for i in range(0,6):
   bito = bito << 1
   biti = biti << 1
   
   # 外側の点をビット列に
   rado = i * math.pi / 3.0
   ox = math.cos(rado) * vx + math.sin(rado) * vy + cx
   oy = -math.sin(rado) * vx + math.cos(rado) * vy + cy
   oa = np.array([ox, oy])
   for xx,yy,_ in outer:
     b = np.array([xx, yy])
     dd = np.linalg.norm(b-oa)
     if dd < d / 4:
       bito = bito + 1
       cv2.circle(im, (int(ox), int(oy)), 3 , (0,0,255))
       continue

   # 内側の点をビット列に
   radi = (i + 0.5) * math.pi / 3.0
   ix = math.cos(radi) * vx / 2.0 + math.sin(radi) * vy / 2.0 + cx
   iy = -math.sin(radi) * vx / 2.0 + math.cos(radi) * vy / 2.0 + cy
   ia = np.array([ix, iy])
   for xx,yy,_ in inner:
     b = np.array([xx, yy])
     dd = np.linalg.norm(b-ia)
     if dd < d / 4:
       biti = biti + 1
       cv2.circle(im, (int(ix), int(iy)), 3 , (0,0,255))
       continue

 # id を正規化(ビットをローテートしたときの最大値)
 idlist = []
 for i in range(0,6):
   id = (bito << 6) | biti
   idlist.append(id)

   bito = bito << 1
   if bito & 0x40 > 0:
     bito = bito | 1
   bito = bito & 0x3F

   biti = biti << 1
   if biti & 0x40 > 0:
     biti = biti | 1
   biti = biti & 0x3F
   
 return max(idlist)

if __name__ == '__main__':
  input_file_name = "input.jpg"
  output_file_name = "output.png"

  frame = cv2.imread(input_file_name)
  id_list = detect_markers(frame)
  
  for id in id_list:
     print(id)
  
  cv2.imshow('window',frame)
  cv2.imwrite(output_file_name, frame)
  key = cv2.waitKey(3000)
  cv2.destroyAllWindows()