单目视觉测距matlab完整程序

以下是一个简单的单目视觉测距Matlab程序示例：

% 加载图片
img = imread('example.jpg');
% 显示图片
imshow(img);

% 摄像头内参矩阵
K = [f 0 cx; 0 f cy; 0 0 1];
% 摄像头畸变系数
distCoeffs = [k1 k2 p1 p2 k3];

% 物体实际尺寸
objectSize = 10; % 单位：厘米

% 物体在图片中的位置
objectPixelSize = [x y width height];

% 计算相机到物体的距离
objectPoints = [0 0; objectSize 0; objectSize objectSize; 0 objectSize];
[imagePoints, ~] = cv.projectPoints(objectPoints, rvec, tvec, K, distCoeffs);
distance = norm(tvec);

% 在图片中标记物体
img = insertObjectAnnotation(img, 'rectangle', objectPixelSize, ...
    sprintf('Distance: %.2f m', distance), 'TextBoxOpacity', 0.9, ...
    'FontSize', 14, 'Color', 'green');
imshow(img);

注意，这只是一个简单的示例程序，实际情况可能需要根据具体问题进行修改和调整。

相关问题

单目视觉测距matlab特征点识别和匹配

单目视觉测距需要通过特征点识别和匹配来实现。以下是一个简单的单目视觉测距matlab程序的示例代码，其中包含了特征点识别和匹配的过程。

% 加载图片
img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg');

% 特征点检测和描述
points1 = detectSURFFeatures(rgb2gray(img1));
points2 = detectSURFFeatures(rgb2gray(img2));

[features1, valid_points1] = extractFeatures(rgb2gray(img1), points1);
[features2, valid_points2] = extractFeatures(rgb2gray(img2), points2);

% 特征点匹配
indexPairs = matchFeatures(features1, features2);

matchedPoints1 = valid_points1(indexPairs(:, 1));
matchedPoints2 = valid_points2(indexPairs(:, 2));

% 计算基础矩阵
[fMatrix, epipolarInliers, status] = estimateFundamentalMatrix(...
  matchedPoints1, matchedPoints2, 'Method', 'RANSAC', ...
  'NumTrials', 10000, 'DistanceThreshold', 0.1, 'Confidence', 99.99);

% 计算本质矩阵
intrinsics = cameraIntrinsics([fx, fy], [cx, cy], size(img1)[1 2]);
[t1, t2, rotationMatrix, newOrigin] = relativeCameraPose(fMatrix, intrinsics, ...
  matchedPoints1(epipolarInliers), matchedPoints2(epipolarInliers));

% 计算距离
baseline = norm(t2 - t1);
distance = fx * baseline / object_pixel_width;

% 输出结果
fprintf('物体距离为：%f米\n', distance);

这个例子中使用了SURF特征点检测和描述，然后使用基础矩阵和本质矩阵计算了相机的位姿，从而得到了距离。实际应用中，还需要进行更多的处理和算法来提高精度。

matlab单目视觉测距

单目视觉测距是利用单个摄像头获取场景图像，通过计算机视觉算法得到物体距离的方法。在Matlab中，可以通过以下步骤实现单目视觉测距：

1. 采集并读取图像：使用Matlab中的图像采集工具箱或者相机驱动程序，获取场景图像。

2. 相机标定：通过摄像机标定，获取相机的内参和畸变参数。

3. 物体检测：使用图像处理工具箱或者深度学习算法，对场景图像进行物体检测，获取物体的位置和大小信息。

4. 物体距离计算：利用相机的内参和畸变参数，以及物体在图像中的位置和大小信息，计算物体距离。

需要注意的是，单目视觉测距的精度受到多种因素的影响，如相机分辨率、光照条件、物体表面特征等。因此，在实际应用中需要进行精度评估和误差校正。