写一个用python实现的单目视觉测距的代码

由于单目视觉测距需要使用相机内参和图像中目标物体的尺寸信息，所以需要先进行相机标定和目标检测。以下是一个简单的代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 相机内参
fx = 500.0   # 焦距
cx = 320.0   # 图像中心横坐标
fy = 500.0   # 焦距
cy = 240.0   # 图像中心纵坐标

# 目标物体尺寸
obj_width = 0.1   # 物体宽度，单位：米
obj_height = 0.2  # 物体高度，单位：米

# 相机标定
K = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]])

# 加载图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 目标检测
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
detector = cv2.SimpleBlobDetector_create()
keypoints = detector.detect(gray)
if len(keypoints) == 0:
    print('No keypoints detected.')
else:
    # 计算距离
    keypoint = keypoints[0]
    u = keypoint.pt[0]   # 物体中心横坐标
    v = keypoint.pt[1]   # 物体中心纵坐标
    w = obj_width / keypoint.size   # 物体距离，单位：米
    z = obj_height / keypoint.size  # 物体高度，单位：米

    # 显示结果
    print('Distance: %.2f meters' % w)
    cv2.circle(img, (int(u), int(v)), 5, (0, 0, 255), -1)
    cv2.putText(img, '%.2f meters' % w, (int(u), int(v) - 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
    cv2.imshow('image', img)
    cv2.waitKey(0)

这个代码示例中，我们假设相机焦距为500像素，图像中心为(320,240)像素，目标物体的宽度为0.1米，高度为0.2米。我们使用OpenCV中的SimpleBlobDetector来检测图像中的关键点，然后根据关键点的尺寸来计算物体距离。最后在图像中显示物体中心和距离信息。需要注意的是，这个代码示例假设图像中只有一个目标物体，如果有多个目标，需要对每个目标分别计算距离。