opencv实时测距

OpenCV是一个强大的计算机视觉库，它支持实时测距的功能，通常通过深度感知技术来实现。其中一种常见方法是利用立体视觉，例如使用两台或多台相机（如左右相机对）捕捉同一场景的不同视角图像，然后计算出物体的三维坐标。通过匹配特征点、计算视差图，并结合一定的算法（如SGBM（ Semi-Global Block Matching）或Structure from Motion），可以估计出目标到摄像头的距离。

另一种方法是单目深度学习测距，利用深度神经网络模型，如Depth Estimation Networks，训练后可以在实时视频流中预测像素级别的深度信息，但这需要大量的标注数据和计算资源。

实时测距的过程大致包括以下几个步骤：
1. 图像采集：获取连续的彩色和（如果可用）红外图像。
2. 特征匹配：对立体图像对进行匹配，寻找对应点。
3. 计算视差：基于对应点的像素差异求解深度值。
4. 近距离校正：处理边缘、遮挡等影响深度测量的因素。
5. 将深度信息转换为实际距离：通常通过相机的内参矩阵反投影。