yolov11+立体匹配

### YOLOv11与立体匹配的应用实现

#### 结合YOLOv11和立体匹配技术的目标检测与测距

在现代计算机视觉领域，结合目标检测框架如YOLOv11与立体匹配算法能够显著提升系统的环境理解能力。对于双目摄像头设置下的应用场景而言，这种组合不仅提供了高效准确的对象识别性能，还增强了对场景三维结构的理解。

当涉及到YOLOv11与立体匹配的具体集成时，主要工作集中在两个方面：

- **目标检测**：利用改进后的YOLOv11架构来执行高效的多类别物体定位任务；
- **深度估计**：基于两幅不同视角拍摄的照片之间的视差信息来进行精确的距离测量[^3]。

为了完成这一过程，通常会遵循以下设计思路和技术要点：

- 使用预训练的YOLOv11模型作为基础网络，在此基础上调整参数以适应特定的任务需求。

- 集成半全局块匹配(Semi-global Block Matching, SGBM)[^4]或者其他先进的立体匹配算法，以便从一对同步采集的左、右图像中计算出稠密的视差图。

- 将YOLOv11预测的结果框坐标转换至相应的视差空间内，从而关联每项检测结果与其实际物理尺寸及位置关系。

- 利用相机内部参量（即焦距f、像素中心偏移cx/cy等），以及已知基线长度B，根据三角几何原理\[d = (fx * B) / disparity\] 计算各被检物的真实距离d；其中disparity表示对应点间的水平位移量。

下面给出一段简化版Python代码片段展示如何调用OpenCV库中的SGBM函数并将其输出与YOLOv11检测成果相结合:

import cv2
from ultralytics import YOLO

def stereo_matching_and_distance_estimation(left_img_path, right_img_path):
    # 加载YOLOv11模型实例化
    model = YOLO('path_to_yolov11_weights')

    # 读入左右图片
    imgL = cv2.imread(left_img_path)
    imgR = cv2.imread(right_img_path)

    # 创建SGBM对象配置参数
    window_size = 3
    min_disp = 16
    num_disparities = 112-min_disp
    blockSize = 5
    
    sgbm = cv2.StereoSGBM_create(
        minDisparity=min_disp,
        numDisparities=num_disparities,
        blockSize=blockSize,
        P1=8*3*window_size**2,
        P2=32*3*window_size**2,
        disp12MaxDiff=1,
        uniquenessRatio=10,
        speckleWindowSize=100,
        speckleRange=32
    )

    # 执行立体匹配获得视差图
    disparity_map = sgbm.compute(imgL, imgR).astype(np.float32)/16.

    # 运行YOLOv11进行目标检测
    results = model.predict(source=[imgL], conf=0.7)

    detected_objects_distances = []
    
    for result in results:
        boxes = result.boxes.cpu().numpy()
        
        for box in boxes:
            x_center, y_center, width, height = map(int,box[:4])
            
            # 假设这里已经知道相机内外参...
            baseline = ...     # 米单位下摄像机间间距
            focal_length = ... # 相应于当前分辨率的有效焦距
            
            # 获取ROI区域内的平均视差值
            roi_disparity = np.mean(disparity_map[y_center-height//2:y_center+height//2,x_center-width//2:x_center+width//2])

            if not np.isnan(roi_disparity):                
                distance = (baseline*focal_length)/(roi_disparity + min_disp)
                detected_objects_distances.append((distance,))
                
    return detected_objects_distances

此段程序展示了基本的工作流，但在实际部署前还需要考虑更多细节问题，比如处理遮挡情况、优化运行效率等方面。