opencv利用pnp测距

在OpenCV中，可以使用PnP（Perspective-n-Point）算法来进行单目相机的测距。PnP算法是一种通过已知的3D点和对应的2D图像点来估计相机的位姿（旋转和平移），从而实现测距的方法。

下面是使用OpenCV的PnP算法进行测距的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    // 3D点坐标
    std::vector<cv::Point3f> objectPoints;
    objectPoints.push_back(cv::Point3f(0, 0, 0)); // 第一个点的坐标
    // 添加更多的3D点...

    // 2D图像点坐标
    std::vector<cv::Point2f> imagePoints;
    imagePoints.push_back(cv::Point2f(x1, y1)); // 第一个点的坐标
    // 添加更多的2D图像点...

    // 相机内参矩阵
    cv::Mat cameraMatrix = (cv::Mat_<double>(3, 3) << fx, 0, cx, 0, fy, cy, 0, 0, 1);
    // 畸变系数
    cv::Mat distCoeffs = (cv::Mat_<double>(5, 1) << k1, k2, p1, p2, k3);

    // 估计相机位姿
    cv::Mat rvec, tvec;
    cv::solvePnP(objectPoints, imagePoints, cameraMatrix, distCoeffs, rvec, tvec);

    // 输出相机位姿
    std::cout << "Rotation vector: " << rvec << std::endl;
    std::cout << "Translation vector: " << tvec << std::endl;

    // 计算距离
    double distance = cv::norm(tvec);
    std::cout << "Distance: " << distance << std::endl;

    return 0;
}

请注意，上述代码中的一些参数需要根据实际情况进行设置，例如3D点坐标、2D图像点坐标、相机内参矩阵和畸变系数等。你需要根据具体的应用场景和相机参数进行相应的调整。