基于YOLOV8 单目测距, 进而获得目标距离·摄像头距离代码示例

基于YOLOv8（You Only Look Once Version 8）的单目测距通常涉及到深度估计技术，比如利用深度学习模型来预测物体到相机的距离。YOLOv8本身是一个强大的实时物体检测框架，但它并未直接提供深度估计算法。你需要结合额外的深度估计网络，如Monodepth2、DepthNet等。

下面是一个简单的Python代码示例，使用Detectron2库（它封装了包括YOLOv5在内的多种模型）以及一个假设已经训练好的深度估计模型：

import torch
from detectron2.modeling import build_model
from detectron2.config import get_cfg
from monodepth2.models import create_monodepth2

# 初始化YOLOv8模型
cfg_yolo = get_cfg()
cfg_yolo.merge_from_file('path_to_yolov8_config.yaml')
yolo_model = build_model(cfg_yolo)

# 初始化Monodepth2深度估计模型
cfg_depth = get_cfg()  # 假设这是Monodepth2的配置文件
cfg_depth.MODEL.DEPTH_MODULE = "monodepth2"
depth_model = create_monodepth2(cfg_depth)

# 假设`image`是输入的RGB图像
image = ...  # load your image using OpenCV or other libraries
outputs_yolo = yolo_model(image)  # YOLOv8检测结果
bboxes = outputs_yolo["instances"].pred_boxes.tensor  # 获取检测框

# 对每个检测到的物体应用深度估计算法
detections = []  # 存储目标和距离信息
for bbox in bboxes:
    # 提取ROI区域
    roi_image = image[bbox[0]:bbox[2], bbox[1]:bbox[3]]
    
    # 使用深度模型对ROI进行预测
    with torch.no_grad():
        roi_depth = depth_model(roi_image.unsqueeze(0))  # 深度图通道数通常是1
    
    # 获得目标的中心像素坐标和其深度值
    target_depth = roi_depth[0][int(bbox[1] + (bbox[2] - bbox[1]) / 2), int(bbox[0] + (bbox[2] - bbox[0]) / 2)]
    
    detections.append({"bbox": bbox.tolist(), "distance": target_depth.item()})
    
# 目标距离和摄像头距离通常是需要进一步处理的，这通常依赖于假设和相机参数，例如景深信息或者已知的相机内参

注意：这个示例假设你已经有了预训练的YOLOv8和Monodepth2模型，并且有一定的深度学习基础。实际操作中，你可能需要调整路径、模型配置和数据加载方式。