yolov5双目测距代码

很抱歉，由于YoloV5不是测距算法，因此没有针对双目测距的特定代码。但是可以使用OpenCV等工具来实现双目测距，以下是一个基本的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 计算双目视差
def stereo_match(left_img, right_img):
    # 定义SGBM算法的一些参数
    window_size = 3
    left_matcher = cv2.StereoSGBM_create(
        minDisparity=0,
        numDisparities=160,
        blockSize=5,
        P1=8 * 3 * window_size ** 2,
        P2=32 * 3 * window_size ** 2,
        disp12MaxDiff=1,
        uniquenessRatio=10,
        speckleWindowSize=100,
        speckleRange=32,
        preFilterCap=63,
        mode=cv2.STEREO_SGBM_MODE_SGBM_3WAY
    )
    right_matcher = cv2.ximgproc.createRightMatcher(left_matcher)

    # 计算视差图
    left_gray = cv2.cvtColor(left_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    right_gray = cv2.cvtColor(right_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    left_disp = left_matcher.compute(left_gray, right_gray)
    right_disp = right_matcher.compute(right_gray, left_gray)
    wls_filter = cv2.ximgproc.createDisparityWLSFilter(left_matcher)
    wls_filter.setLambda(80000)
    wls_filter.setSigmaColor(1.2)
    disparity = wls_filter.filter(left_disp, left_gray, None, right_disp)

    # 将视差图转换为深度图
    f = 0.8  # 焦距
    T = 0.12  # 基线长度
    depth = f * T / disparity

    return disparity, depth

# 绘制深度图
def draw_depth_map(depth_map, min_depth=0, max_depth=10):
    depth_map = np.clip(depth_map, min_depth, max_depth) / max_depth
    depth_map = cv2.applyColorMap((depth_map * 255).astype(np.uint8), cv2.COLORMAP_JET)
    return depth_map

# 读取左右相机图片
left_img = cv2.imread('left.jpg')
right_img = cv2.imread('right.jpg')

# 计算视差和深度图
disparity, depth_map = stereo_match(left_img, right_img)

# 绘制深度图
depth_map = draw_depth_map(depth_map)
cv2.imshow('depth map', depth_map)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

此代码使用SGBM算法计算视差，然后将视差图转换为深度图，最后绘制深度图。在此示例中，我们假设相机的焦距为0.8，基线长度为0.12。您可以根据您的相机参数进行调整。