python 单目测距

在Python中实现单目测距可以使用OpenCV库进行图像处理，通过计算目标物体在图像中的像素大小和实际物体的实际大小，可以得到目标物体距离相机的距离。

具体步骤如下：

1. 相机标定：使用相机标定工具对相机进行标定，得到相机内参矩阵和畸变系数。

2. 拍摄图片：使用相机拍摄目标物体的图片，并用图像处理技术对图片进行处理，提取目标物体的轮廓。

3. 计算像素大小：根据目标物体在图像中的轮廓计算出目标物体的像素大小。

4. 计算实际大小：已知目标物体的实际大小，可以通过测量目标物体在图片中的像素大小来计算出实际大小。

5. 计算距离：通过相机内参矩阵和目标物体在图像中的像素大小，可以计算出目标物体距离相机的距离。

下面是一个简单的代码示例：

import cv2

# 相机内参矩阵
camera_matrix = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]])

# 相机畸变系数
dist_coeffs = np.array([k1, k2, p1, p2, k3])

# 目标物体实际大小
obj_width = 10 # cm
obj_height = 20 # cm

# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg')

# 图像处理，提取目标物体的轮廓
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 计算目标物体在图像中的像素大小
obj_contour = contours[0]
obj_area = cv2.contourArea(obj_contour)
obj_pixel_size = np.sqrt(obj_area)

# 计算目标物体实际大小
focal_length = (fx + fy) / 2
obj_real_width = obj_width * focal_length / obj_pixel_size
obj_real_height = obj_height * focal_length / obj_pixel_size

# 计算距离
distance = focal_length * obj_width / obj_pixel_size

print('距离相机的距离为：', distance, 'cm')

需要注意的是，这个方法的精度受到相机标定的精度、图像处理的效果和目标物体实际大小的影响，需要根据具体情况进行调整。