yolov8双目测距

YOLOv8是一种目标检测算法，它基于深度学习技术，并且可以用于双目测距任务。在双目测距任务中，我们使用两个摄像头（即双目相机）来获取场景的立体图像。首先，通过对双目相机获取的图像进行立体矫正，可以得到左右两个相机的对应像素点。然后，我们可以使用YOLOv8模型来检测目标物体，并获得目标物体在图像中的中心点坐标。接下来，我们可以利用深度图来获取目标物体的深度信息，从而实现双目测距。

总结起来，利用YOLOv8双目测距的过程可以分为以下几个步骤：
1. 获取双目相机的图像，并进行立体矫正。
2. 使用YOLOv8模型对立体矫正后的图像进行目标检测，获得目标物体在图像中的中心点坐标。
3. 利用深度图来获取目标物体的深度信息，从而实现双目测距。

需要注意的是，这里的YOLOv8模型是一种已经训练好的深度学习模型，它可以通过预测目标物体的位置来进行双目测距任务。同时，深度图的获取可以通过立体匹配算法来实现，从而得到目标物体的深度信息。