零基础yolov5单目测距

### 使用YOLOv5进行单目摄像头距离测量的初学者指南

#### 准备工作
对于想要利用YOLOv5实现基于单目摄像设备的距离估算的新手而言，理解基本概念至关重要。计算机视觉中的物体检测模型如YOLOv5能够识别图像内的目标并提供边界框坐标[^1]。

#### 安装环境配置
安装必要的软件包是启动项目的第一步。确保Python版本不低于3.8，并通过pip工具来获取所需的库文件：

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt

上述命令会下载官方仓库以及设置运行环境所需的一切依赖项[^2]。

#### 数据集准备
为了训练或微调网络权重以便更精确地估计特定场景下的距离，收集适当的数据集非常重要。这通常涉及拍摄不同位置的对象图片，并标注其真实世界的位置信息作为监督信号[^3]。

#### 距离计算原理
当仅依靠单一视角时，可以通过已知尺寸的目标物在画面中所占像素比例推算实际距离。假设对象的实际宽度为W，在图像上的投影宽度w，则两者之间的关系可以表示为d=f*W/w，其中f代表相机焦距[^4]。

#### 实现代码片段
下面是一个简单的例子展示如何加载预训练好的YOLOv5s模型并对输入帧执行推理操作：

import torch
from pathlib import Path

model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')  # 加载小型版YOLOv5
img_path = "path/to/image.jpg"
results = model(img_path)

for det in results.xyxy[0]:
    x_min, y_min, x_max, y_max, conf, cls = det.tolist()
    width_in_pixels = abs(x_max-x_min)
    
    # 假设我们已经知道了物体的真实宽度real_width和相机内参matrix_K
    real_width = ...  
    matrix_K = ...
    
    focal_length = matrix_K[0][0]
    distance_to_object = (real_width * focal_length) / width_in_pixels
    
    print(f"Detected object at {distance_to_object:.2f} meters away.")

此脚本读取一张JPEG格式的照片，应用YOLOv5对其进行分析，最后输出每个被发现物品的大致距离[^5]。