单目视觉 车辆测距 测试图片链接

以下是一些常用的车辆测距数据集和测试图片链接：

1. KITTI 数据集: http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/
2. ApolloScape 数据集: http://apolloscape.auto/
3. Cityscapes 数据集: https://www.cityscapes-dataset.com/
4. Oxford RobotCar 数据集: https://robotcar-dataset.robots.ox.ac.uk/
5. Udacity 数据集: https://github.com/udacity/self-driving-car/tree/master/datasets

这些数据集中包含有大量的车辆测距测试图片，您可以在下载数据集后找到相应的测试图片。注意，这些数据集可能需要先进行数据预处理和标注才能使用。

相关问题

matlab单目视觉车辆测距

在MATLAB中进行单目视觉车辆测距，可以通过以下步骤实现：

1. 图像采集：使用相机采集车辆的图像。

2. 图像预处理：对图像进行预处理，例如去噪、增强对比度等操作。

3. 特征提取：从图像中提取车辆的特征，例如角点、边缘等。

4. 相机标定：对相机进行标定，确定相机的内参和畸变参数。

5. 特征匹配：将提取到的特征与已知特征进行匹配，确定车辆在图像中的位置。

6. 距离计算：利用相机标定的结果和特征匹配的结果，计算车辆与相机之间的距离。

这些步骤需要使用MATLAB中的图像处理和计算机视觉工具箱来实现。你可以参考MATLAB的官方文档和示例代码来了解更多详细信息。

MATLAB单目视觉车辆测距具体代码

以下是一个简单的MATLAB程序，用于单目视觉车辆测距：

% 读取图像并转换为灰度
img = imread('image.jpg');
grayImg = rgb2gray(img);

% 检测图像中的车辆
detector = vision.CascadeObjectDetector('car');
bbox = step(detector, grayImg);

% 获取图像的相机内参
focalLength = 100; % 摄像机的焦距（以毫米为单位）
imageWidth = size(grayImg, 2); % 图像宽度（以像素为单位）
intrinsics = cameraIntrinsics([focalLength, focalLength], [imageWidth/2, imageWidth/2], size(grayImg));

% 计算车辆到摄像机的距离
carWidth = 2.2; % 车辆的宽度（以米为单位）
carHeight = 1.5; % 车辆的高度（以米为单位）
carBBox = bbox(1,:); % 假设只有一个车辆
[worldPoints, imagePoints] = compute3DPoints(carBBox, intrinsics, carWidth, carHeight);
distance = norm(worldPoints);

% 显示结果
disp(['Distance to car: ' num2str(distance) ' meters']);
imshow(insertShape(img, 'Rectangle', carBBox));

其中，`compute3DPoints`函数用于计算车辆在世界坐标系中的坐标，具体实现如下：

function [worldPoints, imagePoints] = compute3DPoints(bbox, intrinsics, objectWidth, objectHeight)
% 计算车辆在世界坐标系中的坐标

% 在图像中提取车辆的角点
x = bbox(1);
y = bbox(2);
w = bbox(3);
h = bbox(4);
corners = [x, y; x+w, y; x+w, y+h; x, y+h];

% 估计车辆的位姿
[orientation, location] = estimatePose(objectWidth, intrinsics, corners);

% 计算车辆在世界坐标系中的坐标
worldPoints = pointsToWorld(intrinsics, orientation, location, corners);

% 返回车辆在图像中的坐标和在世界坐标系中的坐标
imagePoints = corners;
end

请注意，这只是一个简单的示例程序，可能需要根据您的具体应用进行修改和优化。