基于几何关系的单目视觉车辆测距算法 matlab完整代码如何实现

基于几何关系的单目视觉车辆测距算法主要是通过计算前方车辆的实际尺寸和在图像中的像素尺寸，从而得到距离信息。下面是一个简单的示例代码：

% 相机标定
% 标定板格子数量为(9,6)，格子大小为25mm
[imagePoints,boardSize] = detectCheckerboardPoints('calibration.jpg');
worldPoints = generateCheckerboardPoints(boardSize,25);
cameraParams = estimateCameraParameters(imagePoints,worldPoints);

% 读取图像
img = imread('test.jpg');

% 去畸变
undistortedImg = undistortImage(img,cameraParams);

% 灰度化
grayImg = rgb2gray(undistortedImg);

% 滤波
filteredImg = imgaussfilt(grayImg,3);

% 边缘检测
edgeImg = edge(filteredImg,'canny');

% 检测目标区域
targetRegion = edgeImg(200:400,:);

% 计算目标尺寸
targetWidth = 180; % 假设目标宽度为180像素
targetRealWidth = 2.5; % 假设目标实际宽度为2.5米
focalLength = cameraParams.FocalLength(1); % 相机焦距

% 计算距离
distance = (targetRealWidth * focalLength) / targetWidth;

% 显示结果
imshow(img);
hold on;
rectangle('Position',[1,200,size(img,2),200],'LineWidth',2,'LineStyle','--','EdgeColor','g');
text(50,220,sprintf('Distance: %.2f m',distance),'FontSize',12,'Color','r');
hold off;

需要注意的是，这个示例代码是一个简化版本，实际应用中需要考虑更多因素，如目标的形状、相机的位置和角度等。同时，这个算法的精度也受到很多因素的影响，如目标尺寸的估计精度、相机标定的精度等，因此在实际应用中需要综合考虑各种因素，采用多种方法提高精度。