1. 确认相机和标记之间的距离是否合适，并尝试调整距离以获得更好的检测效果。

2. 确认使用的ArUco Marker字典是否正确，并尝试更换字典以获得更好的检测效果。

3. 使用OpenCV的aruco.detectMarkers函数时，将参数cameraMatrix和distCoeffs设置为正确的相机内参和畸变矫正系数。

示例代码：

import cv2
import cv2.aruco as aruco

# 定义相机内参和畸变矫正系数
cameraMatrix = ???
distCoeffs = ???

# 读取要检测的图像
img = cv2.imread('marker.jpg')

# 定义字典
dictionary = aruco.Dictionary_get(aruco.DICT_6X6_250)

# 定义检测参数
parameters = aruco.DetectorParameters_create()

# 检测标记
corners, ids, rejectedImgPoints = aruco.detectMarkers(img, dictionary, parameters=parameters, cameraMatrix=cameraMatrix, distCoeff=distCoeffs)

if ids is not None:
    # 标记成功检测到
else:
    # 标记未检测到