单目摄像头测距 python

单目摄像头测距（也称为单眼深度估计）是指利用一台普通摄像头获取的二维图像来推断出物体的三维距离信息。在Python中，我们可以使用一些现成的库和算法来实现这个过程。这种方法通常依赖于计算机视觉技术，包括特征匹配、结构光方法或基于深度学习的方法。

以下是简单的步骤概述：

1. **特征匹配法**：使用像ORB, SIFT或SURF这样的特征检测器提取图像中的关键点，并计算它们之间的几何关系，通过三角测量原理估算距离。

from orb import ORB
import cv2

orb = ORB_create()
keypoints, descriptors = orb.detectAndCompute(image, None)
# 使用特征匹配算法如BruteForceMatcher或BFMatcher找到对应的关键点
matcher = cv2.BFMatcher()
matches = matcher.match(descriptors, reference_descriptors)

2. **结构光法**：利用特定图案（比如条纹或棋盘格）投射到场景上，相机捕获这些图案并结合校准信息来计算深度。

from pystructcalib import calibrate
# 安装并使用专门的库进行立体摄像头校准
camera_matrix, dist_coeffs = calibrate(calibration_images)

3. **深度学习方法**：使用预训练的深度网络模型，如OpenCV的`dnn`模块中的预训练深度神经网络（如DepthNet或SfM-Learner），对图像进行端到端处理。

import cv2
net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow('model.pb', 'model.pbtxt')
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, size=(W, H), swapRB=True, crop=False)
net.setInput(blob)
output = net.forward()
depth_map = output.reshape((H, W))

请注意，对于更准确的结果，尤其是对于移动物体，深度学习方法通常表现更好，但可能需要大量的数据和计算资源。此外，这些都是基础方法，实际应用中可能还需要考虑光照、遮挡等问题。