opencv python实现车测距

在Python中使用OpenCV（Open Source Computer Vision Library）实现车辆测距功能通常涉及到图像处理和计算机视觉技术。这里是一个简单的概述步骤：

1. **摄像头捕获**：
首先，你需要导入OpenCV库并初始化一个视频捕捉器或相机设备。`cv2.VideoCapture()`函数可以用来获取视频流。

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0) # 使用默认摄像头

2. **实时预处理**：
对视频帧进行预处理，如灰度化、去噪等，这有助于提高后续操作的精度。

ret, frame = cap.read()
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

3. **车道线检测**：
使用霍夫变换或滑动窗口法检测车道线。这一步可能需要使用到OpenCV的边缘检测算法（例如Canny算子）和线检测函数。

4. **测量距离**：
一旦检测到车道线，你可以计算出车头中心点到最近车道线的距离。这可以通过测量像素坐标然后转化为实际距离，通常是基于相机的视野和已知的像素尺寸。

line_coordinates = ... # 获取车道线坐标
vehicle_center = ... # 获取车辆中心位置
distance = calculate_distance(line_coordinates, vehicle_center, camera_matrix, distortion_coefficients)

5. **计算公式**：
这里`calculate_distance()`可能包含一些复杂的几何计算，例如根据透视变换原理，用三角形相似性原则，或者直接利用像素到米的转换比例（像素/毫米）。

6. **结果显示**：
可以将结果显示在图像上，或者打印出来作为测距值。

cv2.putText(frame, f"Distance: {distance} meters", (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('Lane Detection', frame)

7. **循环执行**：
用`while True`循环不断读取视频帧，重复上述步骤，直到用户关闭窗口或满足退出条件。