单目相机摄像实时测距c#

单目相机测距的方法有很多种，本文介绍一种基于OpenCV库的方法。

首先需要安装OpenCV库，并将其与C#项目进行集成。可以使用OpenCVSharp或Emgu.CV等开源库来实现。本文以OpenCVSharp为例。

接下来，需要进行以下步骤：

1. 获取相机视频流，并将其转换为灰度图像。

VideoCapture capture = new VideoCapture(0); // 0表示默认相机
Mat frame = new Mat();
capture.Read(frame);
Mat grayFrame = new Mat();
Cv2.CvtColor(frame, grayFrame, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);

2. 对灰度图像进行图像处理，提取出目标物体的轮廓。

Mat thresholdedFrame = new Mat();
Cv2.Threshold(grayFrame, thresholdedFrame, 100, 255, ThresholdTypes.Binary);
Mat cannyFrame = new Mat();
Cv2.Canny(thresholdedFrame, cannyFrame, 100, 200);
Point[][] contours;
HierarchyIndex[] hierarchy;
Cv2.FindContours(cannyFrame, out contours, out hierarchy, RetrievalModes.List, ContourApproximationModes.ApproxSimple);

3. 对轮廓进行筛选，找到最大的轮廓。

double maxArea = 0;
Point[] maxContour = null;
foreach (var contour in contours)
{
    double area = Cv2.ContourArea(contour);
    if (area > maxArea)
    {
        maxArea = area;
        maxContour = contour;
    }
}

4. 计算目标物体的中心点。

Moments moments = Cv2.Moments(maxContour);
Point2f center = new Point2f((float)(moments.M10 / moments.M00), (float)(moments.M01 / moments.M00));

5. 根据相机的内参和外参，以及目标物体在图像中的位置，计算出目标物体的实际距离。

// 相机内参
double fx = 1000; // 焦距
double fy = 1000;
double cx = grayFrame.Cols / 2; // 光心
double cy = grayFrame.Rows / 2;
// 相机外参（假设相机位于世界坐标系的原点，且朝向Z轴正方向）
double cameraHeight = 1.5; // 相机高度
double objectHeight = 0.2; // 目标物体高度
double objectPixelHeight = maxContour.Max(p => p.Y) - maxContour.Min(p => p.Y); // 目标物体在图像中的像素高度
double distance = fy * objectHeight * cameraHeight / objectPixelHeight; // 目标物体到相机的距离

以上就是使用OpenCVSharp进行单目相机实时测距的基本步骤。需要注意的是，相机的内参和外参需要根据实际情况进行调整。