不知道目标物体实际尺寸，进行单目视觉测距的代码

如果不知道目标物体的实际尺寸，可以先通过其他手段测量得到，或者通过简单的估计。也可以使用以下代码来估计目标物体的尺寸：

import cv2
import numpy as np

# 相机内参
fx = 500
fy = 500
cx = 320
cy = 240
camera_matrix = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]])

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 提取角点
corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, 25, 0.01, 10)
corners = np.int0(corners)

# 估计物体尺寸
max_distance = 0
for i in corners:
    x, y = i.ravel()
    # 计算像素坐标点的实际坐标
    point_3d = np.array([x, y, 1]).reshape(3, 1)
    point_3d = np.linalg.inv(camera_matrix).dot(point_3d)
    point_3d = point_3d / np.linalg.norm(point_3d)
    distance = 1 / point_3d[0]  # 假设物体距离相机为 1 米
    if distance > max_distance:
        max_distance = distance

# 计算距离
for i in corners:
    x, y = i.ravel()
    cv2.circle(img, (x, y), 3, (0, 0, 255), -1)
    # 计算像素坐标点的实际坐标
    point_3d = np.array([x, y, 1]).reshape(3, 1)
    point_3d = np.linalg.inv(camera_matrix).dot(point_3d)
    point_3d = point_3d / np.linalg.norm(point_3d)
    distance = max_distance / point_3d[0]
    print("距离为：", distance)

# 显示图像
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该代码先估计物体的尺寸，然后根据估计的尺寸计算距离。在这里假设物体距离相机为 1 米，可以根据实际情况进行调整。