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。