yolov5单目测距 c++ 代码

YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测模型，而单目测距通常是指通过摄像头获取的图像来估计目标物体到相机的距离。要在C++中结合YOLOv5进行单目测距，你需要首先安装YOLOv5的库，并理解其核心的预测功能。

由于YOLOv5本身是Python库，直接在C++中使用可能需要借助一些工具，如Caffe2、TensorFlow-C++等将模型转换为可加载的二进制格式。以下是一个简化版的概念示例：

// 包含必要的头文件
#include "yolov5/yolov5.hpp"

// 初始化YOLOv5模型
std::shared_ptr<dnn::Model> yolo_model = dnn::Model::load("path_to_yolov5_weights.bin");

// 获取摄像头设备
cv::VideoCapture cap(0); // 使用默认摄像头

while (true) {
    cv::Mat frame;
    // 从摄像头读取帧
    cap >> frame;

    // 转换为YOLOv5接受的输入格式
    cv::Mat input = preprocess_image(frame);

    // 运行模型并获取检测结果
    auto detections = yolo_model->forward(input);

    for (const auto& detection : detections) {
        float object_distance; // 假设模型输出包含距离信息
        if (detection.class_id == "distance") { // 假设类别名中有"distance"
            object_distance = detection.probability * detection.distance; // 简化处理距离值
            draw_distance_on_frame(frame, detection.box, object_distance);
        }
    }

    // 显示处理后的帧
    cv::imshow("Single Object Distance", frame);
    if (cv::waitKey(1) >= 0) break;
}

cap.release();
cv::destroyAllWindows();

请注意，这只是一个基本示例，实际的YOLOv5 C++ API可能并不直接提供测距功能，且模型的输出结构、类别标签和距离计算都需要根据你的YOLOv5配置和训练数据来定制。另外，你还需要自定义`preprocess_image`和`draw_distance_on_frame`函数。