文章目录单目测距在kitti数据集中的测试结果C++工程原理代码注释其他视觉测距算法-基于相似三角形的单目测距算法原理代码参考资料 单目测距在kitti数据集中的测试结果C++工程原理使用yolo进行2D图像目标检测+目标大小姿态估计网络+目标3D中心点解算模块实现单目测距。其中2D目标检测和大小姿态估计Apollo使用caffe框架进行构建深度学习模型，这部分的代码Apollo未开源，不在本文
基于OpenCV的双目测距系统实现The BinocularMeasure System Based on OpenCVAbstract:This passage mainly describes how to measure distanceby two camera,which bases on OpenCV library.Key words: OpenCV; Measure Distanc
前言：本来没想写这篇博客的，毕竟我也是借鉴前辈的方案（），而且当时也没完全搞明白前辈代码中的D0参数到底指的是什么，后来个人原因没有再继续研究就搁置了。 不过因为我之前在前辈博客下有留言，所以经常收到私信问我研究的结果如何，原博客的博主似乎也没有再维护这篇博客了，很多留言都没有得到回复，我就在这里把自己的一些测试结果记录一下供参考。我想做的测距是，监控场景，计算任意两点间的距离，所以我是这样去测试
本文处理的对象为摄像机采集到的视频流，所采用的语言为c++。双目测距的基本原理是相似三角形原理理，具体理论可以参考大佬博客。根据相似三角形原理，见图如下图所示。假设虚线为镜头平面，左边为成像平面，右边为物体所在的平面，H为物体的长度，h为图像的像素长度，f为焦距。我们首先要确定出焦距的大小，我偷了个懒，我先测出来相机到物体之间的具体D，已知物体长度H，在opencv中测出物体长度h,我就解出了f。
三维情况下的小孔成像模型小孔成像二维平面模型 典型的小孔成像模型，与单目相机的成像原理类似。 中间通过红蓝的垂线是相机的主光轴，d是被测物体至镜头的距离，f为相机镜头的焦距，w为被测物体的实际宽度（高度），w'为物体在成像平面（感光元件）上的宽度（高度）。 根据相似三角形公
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2023-11-04 22:42:08
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在OpenCV3中，StereoBM算法发生了比较大的变化，StereoBM被定义为纯虚类，因此不能直接实例化，只能用智能指针的形式实例化，也不用StereoBMState类来设置了，而是改成用bm->set...的形式。（转载请注明出处）详细参数代码请查看链接另外，双目标定，立体匹配和测距的原理网上的已经很全啦，就不多啰嗦啦。使用的matlab自带的标定工具箱进行的标定。下面就
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2023-10-19 12:29:27
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１、引言 在一年之前小编写了一篇双目测距的博文，引入了大量的童鞋阅读，其博文介绍了详细的相机标定与双目测距过程和代码摄像头如前面文章所示，大家可自行购买，小编就是在这家购买https://shop224405513.taobao.com/search.htm?spm=a1z10.1-c-s.0.0.751b3e49u0Kz6o&search=y文章评论特别多，由此可见很多读者遇到了很多的问
主题 视觉测距作为机器视觉领域内基础技术之一而受到广泛关注，其在机器人领域内占有重要的地位，被广泛应用于机器视觉定位、目标追踪、视觉避障等。 视觉测距主要分为单目测距、双目测距、结构光测距等。结构光由于光源的限制，应用的场合比较固定；而双目测距的难点在于特征点的匹配，会影响了测量的精度和效率，其理论研究的重点集中于特征的匹配上；而单目测距结构简单、运算速度快而具有广阔的应用前景，但是单目测距
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2023-10-28 07:01:47
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简单的单目测距原理单目测距，即用一个摄像头实现测距。一个简单的原理是利用小孔成像，原理图如下： 其中是图片上物体的像素宽度，是焦距，是物体距离摄像头的实际距离，是物体实际宽度。根据相似三角形原理，可得 则物体距摄像头的距离 其中，可以测量得到，通过图片也可以获得，焦距是摄像头的参数，这样就可以计算出物体的距离了。如果焦距未知，可以先用一张图片计算出焦距，即 需要先实际测量物体的距离，代入即可得到焦
基于opencv双目校正、匹配以及双目测距在完成双目标定后，使用matlab的双目标定结果，通过本文代码实现双目匹配以及测距功能。一共有6个参数供opencv调用， camera1的内参stereoParams.CameraParameters1.IntrinsicMatrix,需要转置一下才能给opencv用 camera1畸变， camera2的内参stereoParams.CameraPar
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2023-10-24 07:52:27
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在此先附上一串简单的机器人测距代码此代码适于用做对Nao机器人做视觉识别和测距实验,只提供关键代码部分,尝试利用cv2去优化代码会更加简洁哟！此代码的主要功能: 1.初始姿态下，通过更换摄像头和转头去寻找目标 2.通过颜色阈值识别目标，计算目标与Nao的距离和角度 可以扩展功能： 1.在运动过程中对方向和距离进行多次测量和校正，提高准确度 2.找到目标后，通过对目标的测量，选择使用哪个脚去踢目标#
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2023-08-09 16:39:45
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文章导读导读：随着计算机视觉技术的不断发展，特别是自动驾驶等一些前沿的研究中，图像的深度信息至关重要。而单目测距得益于低成本的特性，受到了研究者们的青睐。小编最近也在学习单目测距的知识，与大家分享一篇BTS的单目测距方法，让我们一起来学习一下。Part 01单目和双目测距原理的区别单目和双目是二种不同形式的摄像头，他们都能够通过采集到的图像，经过计算，从而获得距离信息，但二者的测距原理截然不同。单
本文还是在传统机器视觉的基础上讨论单目测距，深度学习直接估计深度图不属于这个议题，主要通过mobileye的论文管中窥豹，相信离实际工程应用还有很远。 mobileye2003年的论文：Vision-based ACC with a Single Camera: Bounds on Range
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2023-10-26 20:42:15
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Opencv3实现单目视觉测距一、写在前面的话二、单目测距原理三、实现代码四、运行结果 一、写在前面的话刚刚接触Opencv没多久，为了检验自己最近学习的内容，准备做一下单目视觉测距。网上有很多关于单目测距的文章，我这里主要借鉴的是OpenCV学习笔记（二十一）——简单的单目视觉测距尝试和单目摄像机测距（python+opencv）两篇文章，在这里特别作出说明。 工作环境：Ubuntu16.04
YOLOv5+单目测距（python）1. 相关配置2. 测距原理3. 相机标定3.1：标定方法13.2：标定方法24. 相机测距4.1 测距添加4.2 细节修改（可忽略）4.3 主代码5. 实验效果 相关链接1. YOLOV7 + 单目测距（python）2. YOLOV5 + 单目跟踪（python）3. YOLOV7 + 单目跟踪（python）4. YOLOV5 + 双目测距（pytho
效果输入： 左图 右图 输出：
视差图
深度图 实现了鼠标点击图片中的位置，显示其深度。
点云 其他例子点云： bicycle motorcycle 使用自己的双目摄像头拍摄的图片： bottle laptop 由于摄像头不是很好，所以最后效果没有数据集的好，但大致能分辨出物体。 代码stereoConfig.py# -*-
实验步骤：1.相机标定（在Matlab中完成）；2.立体校正；3.立体匹配；采用SGBM立体匹配算法进行视差计算4.深度图计算；得到视差图后，就可以计算目标点的深度值，也就是目标点离相机的实际距离先贴几张实验图立体校正深度图下面直接贴代码：#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
"""
author: jianbin
time:2022/10/5
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2023-07-01 14:52:48
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单目测距与双目测距一样需要完成的第一步是相机的标定推荐用matlab进行标定，标定的方法可以参看这个博客和在添加工具箱时注意选择第二个add withsubfolders（和子文件夹一起添加），否则容易导致用calib命令时打不开工具箱标定相机需要注意的第二个问题是，由于使用的是外接usb摄像头其传输的像素大小由于usb带宽限制为640*480，所以标定使用的图片大小也需要缩放至640*480否则
目录技术要点：主要应用：准备工作：构建环境：激活环境：需要安装库：权重文件下载：开始预测：1.采集图片2.修改标签文件3.训练模型4.启动主程序全部代码：说明：本篇文章主要借鉴于抖音恩培大佬的代码，大佬的github地址为：enpeizhao (enpei) (github.com)感兴趣的朋友也可以关注大佬的抖音号！技术要点：脸部姿态估计识别与检测帧率检测目标物体三个角度x、y、z估计主要应用：
单目测量和双目测量在许多应用场景中都有广泛的应用。以下是一些典型的应用场景：单目测量应用场景：1. 无人机定位与导航：单目摄像头可以用于无人机的视觉定位与导航，通过捕捉地面特征点，实现无人机的姿态估计和位置定位。2. 机器人视觉导航：在轻量级的移动机器人平台上，单目摄像头可以用于进行视觉里程计、地图构建和定位等任务，辅助机器人进行导航。3. 物体尺寸测量：在一些工业应用中，单目摄像头可以用于测量物
