基于python利用单目摄像机实现三维尺寸测量的代码

以下是一个基于Python利用单目摄像机实现三维尺寸测量的代码示例：

import numpy as np
import cv2

# 相机参数
camera_matrix = np.array([[1000, 0, 500], [0, 1000, 500], [0, 0, 1]])
dist_coeffs = np.zeros((4,1))

# 点的世界坐标
world_points = np.array([[-1.5, 1.5, 0], [-1.5, -1.5, 0], [1.5, -1.5, 0], [1.5, 1.5, 0]], dtype=np.float32)

# 用OpenCV读取图像
img = cv2.imread('test_image.jpg')

# 假设已经标定好了相机并得到了相机矩阵和畸变系数
# 通过SIFT算法匹配图像中的特征点和模板图像中的特征点
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp_img, desc_img = sift.detectAndCompute(img, None)
template = cv2.imread('template.jpg')
kp_template, desc_template = sift.detectAndCompute(template, None)
bf = cv2.BFMatcher()
matches = bf.knnMatch(desc_img, desc_template, k=2)
good_matches = []
for m1, m2 in matches:
    if m1.distance < 0.75 * m2.distance:
        good_matches.append(m1)

# 从特征点中提取2D像素坐标
img_points = np.zeros((len(good_matches), 2))
for i, m in enumerate(good_matches):
    img_points[i, :] = kp_img[m.queryIdx].pt

# 利用solvePnP函数求解旋转向量和平移向量
retval, rvec, tvec = cv2.solvePnP(world_points, img_points, camera_matrix, dist_coeffs)

# 将3D坐标变换到相机坐标系中
obj_points_trans = np.matmul(cv2.Rodrigues(rvec)[0], world_points.T) + tvec

# 进行相机内参畸变矫正后的图像坐标
img_points_undistorted, _ = cv2.projectPoints(world_points, rvec, tvec, camera_matrix, dist_coeffs)

# 计算两个距离
distance1 = np.linalg.norm(obj_points_trans[:, 0] - obj_points_trans[:, 1])
distance2 = np.linalg.norm(obj_points_trans[:, 1] - obj_points_trans[:, 2])

print('距离1:{}，距离2:{}'.format(distance1, distance2))

该代码实现了读取一张图像和一个模板图像，使用SIFT算法找到它们的特征点并匹配，然后利用solvePnP函数求解旋转向量和平移向量，并将3D坐标变换到相机坐标系中。最后，通过projectPoints函数计算相机内参畸变矫正后的图像坐标，并计算两个距离。要使用该代码，需要将相机参数、点的世界坐标、图像和模板图像的路径进行适当修改。