基于yolov8单目距离检测python代码

基于YOLOv8的单目深度估计通常涉及到利用深度学习模型对摄像头捕捉的图像进行实时的三维信息预测。YOLOv8是一个改进版的You Only Look Once (YOLO)目标检测算法，而深度估计部分则依赖于卷积神经网络(CNN)中的特征提取和深度估计算法。

在Python中实现这样的功能，你需要：

1. 安装必要的库：首先安装`opencv-python`, `torch`, `yolov8`, 可能还需要`pyyaml`处理配置文件，以及用于深度学习的框架如`Detectron2`或自定义的YOLOv8实现。

pip install opencv-python torch torchvision yolov8 pyyaml detectron2

2. 加载预训练的YOLOv8模型和权重：YOLOv8通常提供预训练的模型权重，你可以从GitHub仓库下载并加载到你的Python脚本中。

3. 导入相关模块并初始化模型：

import cv2
from yolov8 import YOLOv8

yolo = YOLOv8(weights='yolov8.weights', size=640)

4. 读取视频帧，并进行目标检测及深度估计：

cap = cv2.VideoCapture(0)  # 使用默认摄像头
while True:
    ret, frame = cap.read()
    
    if not ret:
        break
    
    # 转换为灰度图像便于深度估计（某些模型可能需要）
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 运行YOLOv8检测
    boxes, confs, labels = yolo.detect(gray)

    for box in boxes:
        # 对每个检测到的物体，尝试进行深度估计（这里假设已经有一个深度模型可用）
        # 深度值通常是回归得到的一个二维值，比如Z轴距离
        depth_value = estimate_depth(box, gray)

        # 在原始图像上画出框和深度值
        draw_box_and_depth(frame, box, depth_value)

    cv2.imshow('Depth Detection', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

5. 结束循环并释放资源：

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

注意，这只是一个基本的示例，实际深度估计部分可能会更复杂，比如使用额外的深度学习模型（如monodepth2、SfM等），并且深度估计精度取决于训练数据的质量。