python 单目测距

Python 中单目测距可以通过计算图像中物体的尺寸来实现。常用的方法是使用相机的内参矩阵和外参矩阵，将图像上的像素坐标转换为相机坐标系下的坐标，然后通过三角测量来计算物体的实际距离。

具体实现可以参考 OpenCV 中的函数 `cv2.solvePnP()` 和 `cv2.triangulatePoints()`。其中，`cv2.solvePnP()` 用于求解物体在相机坐标系下的位姿，`cv2.triangulatePoints()` 用于三角测量。

需要注意的是，单目测距的精度会受到多个因素的影响，如相机的畸变、图像的模糊度、物体的形状等等，因此在实际应用中需要进行充分的实验和测试，以保证测距的准确性和稳定性。

相关问题

python单目测距

Python单目测距是通过使用YOLOv5或YOLOv7等算法来实现的。YOLOv5和YOLOv7都是一种目标检测算法，可以用于检测物体并计算物体到相机的距离。

在使用YOLOv5或YOLOv7进行单目测距的过程中，需要进行一些相关配置和相机标定。配置包括设置算法参数和调整模型参数等。相机标定是为了获取相机的内参和外参，以便进行距离的测量。

在测距的原理上，主要是利用相似三角形的原理来计算物体到相机的距离。通过测量物体在图像上的像素大小和已知的物体尺寸，可以根据相似三角形的关系计算出物体到相机的距离。

您可以参考相关链接中提供的代码和实验效果来了解更详细的实现过程和具体效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [YOLOv5+单目测距（python）](https://blog.csdn.net/qq_45077760/article/details/130261489)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [单目摄像机测距（python+opencv）](https://blog.csdn.net/m0_37811342/article/details/80394935)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

python单目测距代码

单目测距一般使用的是立体视觉技术，需要使用双目摄像头或者深度摄像头进行拍摄。如果只有单个摄像头，需要通过一些算法对图像进行处理，提取出深度信息。以下是一个使用Python和OpenCV库实现的简单单目测距代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg')

# 转为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用高斯滤波平滑图像
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)

# 霍夫变换检测直线
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, 200)

# 计算直线与图像边缘的交点
points = []
for line in lines:
    rho, theta = line[0]
    a = np.cos(theta)
    b = np.sin(theta)
    x0 = a * rho
    y0 = b * rho
    x1 = int(x0 + 1000 * (-b))
    y1 = int(y0 + 1000 * a)
    x2 = int(x0 - 1000 * (-b))
    y2 = int(y0 - 1000 * a)
    if x1 != x2:
        k = (y2 - y1) / (x2 - x1)
        b = y1 - k * x1
        point = (int(-b/k), 0)
        if point[0] > 0 and point[0] < img.shape[1]:
            points.append(point)

# 计算距离
focal_length = 1000  # 焦距
real_width = 50  # 物体实际宽度
pixel_width = abs(points[0][0] - points[-1][0])  # 物体像素宽度
distance = focal_length * real_width / pixel_width

# 显示图像和结果
cv2.line(img, points[0], points[-1], (0, 0, 255), 2)
cv2.putText(img, '{:.2f}cm'.format(distance), (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码首先读取一张图片，然后将其转为灰度图，并使用高斯滤波平滑图像。接着使用边缘检测算法提取出图像的边缘，并使用霍夫变换检测出直线。然后通过计算直线与图像边缘的交点，得到物体的像素宽度。最后通过焦距等参数计算出物体的距离，并在图像上显示出距离信息和检测出的直线。