单目测量matlab代码

单目测量是一种基于单个摄像头的测量方法，通过分析图像中的特征点来计算目标物体的尺寸或位置。以下是一个用MATLAB实现的单目测量代码的简单示例：

首先，需要在MATLAB中导入图像，并使用图像处理工具箱的函数对图像进行预处理。例如，可以使用imread函数读取图像，并对图像进行去噪、灰度化等处理。

接下来，使用计算机视觉工具箱中的函数，如corner函数或detectSURFFeatures函数，来检测图像中的特征点。这些特征点可以是边缘、角点等。

然后，使用视觉几何工具箱中的函数，如estimateFundamentalMatrix函数或cameraMatrix函数，来估计相机的内参矩阵或相机的投影矩阵。这些矩阵描述了摄像机与目标之间的几何关系。

最后，使用计算机视觉工具箱中的函数，如estimateWorldCameraPose函数，来计算目标物体在三维空间中的位置坐标。这些坐标可以表示为世界坐标系中的点或相对于摄像机坐标系的坐标。

这只是一个简单的单目测量代码示例，实际应用中可能会涉及更多的图像处理和数学计算。此外，还可以通过使用机器学习算法，如神经网络或支持向量机，来提高测量的准确性和鲁棒性。

相关问题

单目测距算法matlab代码实现

单目测距是一种利用单个摄像机或相机进行距离测量的技术。它通过对相机拍摄的图像进行分析和处理，来估计物体与相机的距离。

实现单目测距算法的MATLAB代码可以按照以下步骤进行：

1. 读取图像：使用MATLAB的imread函数读取图像数据。

2. 相机标定：使用相机标定工具箱对相机进行标定。标定需要使用一个已知距离的棋盘格或位于不同位置的特征点的图像。根据相机的内外参数，可以进行像素与实际物理距离的转换。

3. 物体检测与跟踪：使用图像处理技术对物体进行检测与跟踪，例如通过颜色、形状或纹理特征进行物体分割。

4. 特征提取：对物体区域进行特征提取，以获取与距离相关的信息。常用的特征包括物体的高度、宽度、角点等。

5. 距离估计：根据之前的相机标定参数以及物体特征，通过几何模型或三维点云重建等方法估计物体与相机的距离。

6. 结果显示：将测量得到的距离显示出来，可以使用MATLAB的imshow函数显示图像，并使用text函数添加文本标注。

需要注意的是，单目测距算法的实现涉及到相机标定、图像处理和几何计算等知识，需要有一定的数学基础和编程能力。此外，算法的性能还受到摄像机的分辨率、镜头焦距和物体表面特性等因素的影响，需要对具体应用场景进行适当的调整和优化。

matlab摄像头单目测距具体代码

这里给出一个简单的单目测距的 Matlab 代码，使用相机标定和三角测量方法实现：

% 读取相机内参矩阵和畸变系数
load('cameraParams.mat');

% 读取图像
img = imread('test.jpg');

% 图像去畸变
img = undistortImage(img, cameraParams);

% 提取角点
[imagePoints, boardSize] = detectCheckerboardPoints(img);

% 三角测量
worldPoints = generateCheckerboardPoints(boardSize, squareSize);
[R, t] = extrinsics(imagePoints, worldPoints, cameraParams);
[~, ~, d] = size(img);
xyzPoints = triangulate(imagePoints, worldPoints, cameraParams.IntrinsicMatrix, [0, 0, 0], [d, d, 0], R, t);

% 计算距离
distance = norm(xyzPoints(1,:) - xyzPoints(2,:));

其中 `cameraParams.mat` 是相机标定得到的内参矩阵和畸变系数，`test.jpg` 是待测距离的图像，`squareSize` 是棋盘格正方形边长。