用python写一个单目相机测距程序

你好，我是 C 知道，关于你的问题，我可以回答。要用 Python 写一个单目相机测距程序，需要使用 OpenCV 库和相机标定技术。首先，需要对相机进行标定，获取相机的内参和畸变参数。然后，通过相机拍摄的图像，提取出目标物体的特征点，计算出相机与目标物体之间的距离。具体实现可以参考相关的教程和代码示例。希望能对你有所帮助。

相关问题

单目相机测距(opencv)从原理到实操,包括代码

单目相机测距是通过对图像进行处理和分析来计算出目标物体到相机的距离。其原理是基于三角测量的思想，根据相机的内参矩阵和目标物体在图像中的像素坐标，通过一些数学计算可以得到物体与相机之间的距离。

在使用OpenCV库进行单目相机测距时，需要先获取相机的内参矩阵，这个矩阵可以通过相机的标定来获得。然后需要获取目标物体在图像中的像素坐标。

具体实操步骤如下：
1. 导入OpenCV库和其他必要的库。

import cv2
import numpy as np

2. 读取相机的内参矩阵。

fx = 500    # 相机的焦距x
fy = 500    # 相机的焦距y
cx = 320    # 图像中心点的x坐标
cy = 240    # 图像中心点的y坐标

K = np.array([[fx, 0, cx],    # 相机内参矩阵
              [0, fy, cy],
              [0, 0, 1]])

3. 读取图像并进行灰度化处理。

image = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

4. 使用OpenCV的特征点检测算法（如SIFT、SURF或ORB等）检测图像中的特征点。

detector = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()    # 创建SIFT特征点检测器
keypoints, descriptors = detector.detectAndCompute(gray, None)    # 检测特征点并计算特征描述子

5. 根据特征点的像素坐标和相机的内参矩阵，通过三角测量计算出特征点对应的物体点的三维坐标。

object_points = []
image_points = []

for keypoint in keypoints:
    x, y = keypoint.pt    # 获取特征点的像素坐标
    image_points.append((x, y))

    # 通过相机内参矩阵计算物体点的三维坐标
    object_point = np.dot(np.linalg.inv(K), np.array([x, y, 1]))
    object_points.append(object_point)

object_points = np.array(object_points).reshape(-1, 3)
image_points = np.array(image_points).reshape(-1, 2)

6. 根据物体点的三维坐标和像素坐标，使用OpenCV的solvePnP函数计算出旋转向量和平移向量。

success, rvec, tvec = cv2.solvePnP(object_points, image_points, K, None)

7. 根据旋转向量和平移向量，可以得到相机与物体之间的变换矩阵，进而得到物体与相机的距离。

R, _ = cv2.Rodrigues(rvec)    # 旋转向量转为旋转矩阵
T = np.hstack((R, tvec))    # 旋转矩阵和平移向量组合成变换矩阵
T_inv = np.linalg.inv(T)    # 变换矩阵求逆

# 求物体与相机的距离
distance = np.sqrt(np.sum(T_inv[:, 3] ** 2))

通过以上代码，可以实现使用OpenCV进行单目相机测距的功能。当然，在实际应用中，还需要对图像进行去畸变处理、使用更加精确的相机标定等操作，以提高测距的准确性和可靠性。

如何写python代码用多线程让zed2相机和单目相机同时拍摄视频并分别保存为svo格式和mp4格式

你可以使用Python的多线程库`threading`，同时使用ZED SDK和OpenCV库来实现这个功能。下面是一些伪代码来说明这个思路：

import threading
import pyzed.sl as sl
import cv2

# 创建两个线程用于相机视频的录制
def record_zed():
    # 初始化ZED相机
    zed = sl.Camera()
    init_params = sl.InitParameters()
    init_params.camera_resolution = sl.RESOLUTION.HD720
    init_params.camera_fps = 30
    zed.open(init_params)

    # 创建ZED录制器
    recording_params = sl.RecordingParameters("path/to/save/svo/file")
    recording_params.codec = sl.Codec.H264
    recording_params.bitrate = 8000
    recorder = zed.enable_recording(recording_params)

    # 开始录制
    while True:
        zed.grab()
        recorder.record()

def record_mono():
    # 初始化单目相机
    cap = cv2.VideoCapture(0)

    # 创建OpenCV录制器
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
    out = cv2.VideoWriter('path/to/save/mp4/file', fourcc, 30.0, (640,480))

    # 开始录制
    while True:
        ret, frame = cap.read()
        out.write(frame)

# 创建两个线程并启动它们
t1 = threading.Thread(target=record_zed)
t2 = threading.Thread(target=record_mono)
t1.start()
t2.start()

其中，`record_zed`函数中初始化了ZED相机，并创建了一个ZED录制器，用于将相机的视频保存为svo格式文件。`record_mono`函数中初始化了单目相机，创建了一个OpenCV录制器，用于将相机的视频保存为mp4格式文件。两个函数都是在一个无限循环中不断抓取图像并将其保存为指定的文件格式。

最后，我们创建两个线程，并将上述两个函数分别作为它们的目标函数。然后启动这两个线程即可同时录制两个相机的视频。