单目摄像头 测距 表格

### 单目摄像头测距原理

单目摄像头与Kinect等深度摄像头的主要区别在于无法直接获取深度信息。然而，可以通过特定的方法间接估计物体到摄像机的距离。主要的测距原理是利用相似三角形计算物体到相机的距离[^1]。

#### 测量距离的关键因素

为了精确测量距离，需要两个关键参数：

- **摄像头焦距 (f)**：这是指镜头中心至成像平面之间的距离。
- **目标物的实际宽度 (W)** 或高度：即所观测对象的真实物理尺寸。

当这些参数已知时，可以应用如下公式来估算距离 \( Z \)[^2]:

\[ Z = f \times \frac{W}{w} \]

其中，
- \( f \) 是摄像机的焦距；

此公式的推导基础是在理想情况下假设光线穿过透镜形成的是完美聚焦的小孔成像效果，并且忽略了任何可能存在的畸变影响[^3]。

#### 实际操作中的校准过程

对于具体的实施来说，通常还需要对使用的具体型号的摄像设备进行内部参数（intrinsics）和外部参数（extrinsics）的标定工作。这一步骤非常重要因为它能够帮助消除由于制造误差带来的偏差以及提供更准确的位置映射关系。例如，在给定的例子中提到的一个摄像机内参矩阵为:

| 参数 | 值 |
| --- | --- |
| fx | 482.358833055439 |
| fy | 482.794702482657 |
| cx | 319.442979874688 |
| cy | 244.304817803559 |

另外还有径向失真系数(K1=-0.018823786425932,K2=-0.032153708400519)，切向失真系数(P1=-0.004068332542007,P2=0.002017129533930)[^5].

有了上述信息后，便可以在编程环境中调用OpenCV库函数完成进一步处理并最终得出所需的结果。

import cv2 as cv
from math import sqrt

def calculate_distance(focal_length, real_width, pixel_width):
    """Calculate distance using the formula."""
    return focal_length * (real_width / pixel_width)

# Example usage with hypothetical values
distance = calculate_distance(482.358833055439, 100, 50)
print("Estimated Distance:", round(distance), "units")