opencv测动态二维码距离

要测量动态二维码的距离，可以使用OpenCV中的相机标定和距离测量技术。

首先需要进行相机标定，以获得摄像机的内参和畸变参数。这可以通过拍摄多张棋盘格图案来实现。使用calibrateCamera函数可以计算出相机参数。

接下来，需要检测二维码，并使用solvePnP函数计算出其在相机坐标系中的位置。然后，可以使用三角测量技术计算出二维码到相机的距离。

具体实现步骤如下：

1. 使用OpenCV中的aruco库检测二维码，获得其在图像中的位置和姿态信息。

2. 使用solvePnP函数计算出二维码在相机坐标系中的位置和姿态信息。

3. 通过三角测量技术计算出二维码到相机的距离。

代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 相机标定
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
objp = np.zeros((6*8,3), np.float32)
objp[:,:2] = np.mgrid[0:8,0:6].T.reshape(-1,2)
objpoints = [] # 3d point in real world space
imgpoints = [] # 2d points in image plane.
images = glob.glob('*.jpg')
for fname in images:
    img = cv2.imread(fname)
    gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (8,6),None)
    if ret == True:
        objpoints.append(objp)
        corners2 = cv2.cornerSubPix(gray,corners,(11,11),(-1,-1),criteria)
        imgpoints.append(corners2)
        img = cv2.drawChessboardCorners(img, (8,6), corners2,ret)
        cv2.imshow('img',img)
        cv2.waitKey(500)
cv2.destroyAllWindows()

# 计算相机参数
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1],None,None)

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测二维码
aruco_dict = cv2.aruco.Dictionary_get(cv2.aruco.DICT_6X6_250)
parameters = cv2.aruco.DetectorParameters_create()
corners, ids, rejectedImgPoints = cv2.aruco.detectMarkers(gray, aruco_dict, parameters=parameters)

# 计算二维码位置和姿态
rvecs, tvecs, _ = cv2.aruco.estimatePoseSingleMarkers(corners, 0.05, mtx, dist)
x, y, z = tvecs[0][0]   # 二维码在相机坐标系中的位置

# 计算距离
distance = np.sqrt(x**2 + y**2 + z**2)
print(distance)

这里假设二维码的大小为0.05，可以根据实际情况进行调整。