yolov5测距代码

很抱歉，根据提供的引用内容，没有找到关于yolov5测距的具体代码。但是，我可以向您介绍一种基于yolov5的单目测距方法。

基于yolov5的单目测距系统需要结合摄像机的内参、目标尺寸信息以及特定的算法来实现。下面是一种可能的实现方法：

1. 首先，您需要收集摄像机的内参信息，包括相机焦距、像素尺寸等。这些信息可以通过相机的说明书或者使用特定的相机标定工具来获取。

2. 接下来，您需要训练一个yolov5模型来进行目标检测。可以使用标注好的目标数据集进行训练，训练完成后，您将得到一个目标检测模型。

3. 在目标检测模型的基础上，您可以使用目标的尺寸信息和摄像机的内参信息来进行测距。一种常用的方法是使用物体在图像中的像素尺寸与实际物体尺寸之间的比例关系来进行测距计算。

4. 使用上述比例关系，您可以通过计算目标在图像中的像素尺寸，然后根据内参信息计算物体在真实世界中的实际尺寸。进一步，您可以将实际尺寸与摄像机与物体之间的距离关系相结合，计算出目标与摄像机之间的距离。

需要注意的是，这只是一种基于yolov5的单目测距方法，具体的实现代码可能因应用场景和需求的不同而有所差异。如果您需要更具体的代码，请参考相关的文献、教程或技术论坛，以获取更详细的信息。

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yolov5双目测距代码

很抱歉，由于YoloV5不是测距算法，因此没有针对双目测距的特定代码。但是可以使用OpenCV等工具来实现双目测距，以下是一个基本的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 计算双目视差
def stereo_match(left_img, right_img):
    # 定义SGBM算法的一些参数
    window_size = 3
    left_matcher = cv2.StereoSGBM_create(
        minDisparity=0,
        numDisparities=160,
        blockSize=5,
        P1=8 * 3 * window_size ** 2,
        P2=32 * 3 * window_size ** 2,
        disp12MaxDiff=1,
        uniquenessRatio=10,
        speckleWindowSize=100,
        speckleRange=32,
        preFilterCap=63,
        mode=cv2.STEREO_SGBM_MODE_SGBM_3WAY
    )
    right_matcher = cv2.ximgproc.createRightMatcher(left_matcher)

    # 计算视差图
    left_gray = cv2.cvtColor(left_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    right_gray = cv2.cvtColor(right_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    left_disp = left_matcher.compute(left_gray, right_gray)
    right_disp = right_matcher.compute(right_gray, left_gray)
    wls_filter = cv2.ximgproc.createDisparityWLSFilter(left_matcher)
    wls_filter.setLambda(80000)
    wls_filter.setSigmaColor(1.2)
    disparity = wls_filter.filter(left_disp, left_gray, None, right_disp)

    # 将视差图转换为深度图
    f = 0.8  # 焦距
    T = 0.12  # 基线长度
    depth = f * T / disparity

    return disparity, depth

# 绘制深度图
def draw_depth_map(depth_map, min_depth=0, max_depth=10):
    depth_map = np.clip(depth_map, min_depth, max_depth) / max_depth
    depth_map = cv2.applyColorMap((depth_map * 255).astype(np.uint8), cv2.COLORMAP_JET)
    return depth_map

# 读取左右相机图片
left_img = cv2.imread('left.jpg')
right_img = cv2.imread('right.jpg')

# 计算视差和深度图
disparity, depth_map = stereo_match(left_img, right_img)

# 绘制深度图
depth_map = draw_depth_map(depth_map)
cv2.imshow('depth map', depth_map)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

此代码使用SGBM算法计算视差，然后将视差图转换为深度图，最后绘制深度图。在此示例中，我们假设相机的焦距为0.8，基线长度为0.12。您可以根据您的相机参数进行调整。

yolov5双目测距

目前，有一种方法可以将YOLOv5与双目测距结合起来，实现目标的识别和定位测距。首先，您需要安装YOLOv5。然后，您需要进行数据集的标定以及双目测距代码的单独运行调试。接下来，将YOLOv5与双目测距的代码进行结合，最终可以实现目标的识别和定位测距的效果。您可以通过下载、调试和运行代码来查看最终的演示视频。如果您需要指导，可以联系作者获取更多帮助。 [2 [3