单目相机测距代码c++

单目相机测距是通过计算物体在图像中的尺寸和距离来实现的。以下是一个简单的C++代码示例，该代码使用相机内参和物体在图像中的尺寸来计算物体的距离。

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    // 相机内参
    double fx = 1000.0; // x轴焦距
    double fy = 1000.0; // y轴焦距
    double cx = 320.0; // x轴光心坐标
    double cy = 240.0; // y轴光心坐标

    // 物体在图像中的尺寸
    double obj_w = 100.0; // 物体宽度，单位为像素
    double obj_h = 50.0; // 物体高度，单位为像素

    // 计算物体距离
    double distance = fx * obj_w / (2 * tan(55.0 / 2 * CV_PI / 180));

    cout << "物体距离相机：" << distance << "mm" << endl;

    return 0;
}

在这个示例中，我们假设相机内参为fx = 1000，fy = 1000，cx = 320，cy = 240，这些参数需要根据实际相机来设置。同时，我们还假设物体在图像中的尺寸为100 x 50个像素。通过计算物体距离的公式，我们得到物体与相机的距离为约为1748毫米。

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yolo单目相机测距

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实际操作中，我们需要通过预先标定相机的内外参数，来建立相机的坐标系。然后，通过获取目标在图像中的像素尺寸，结合相机的参数，可以计算出目标与相机之间的距离。

Yolo单目相机测距方法有一定的优势。首先，它只需要使用一台相机就可以实现距离测量，无需使用多个相机或其他传感器。其次，利用深度学习算法，可以实现实时的目标检测和距离测量。此外，Yolo算法具有较好的准确性和鲁棒性，能够适应不同场景的测距需求。

然而，Yolo单目相机测距方法也存在一些局限性。首先，测距误差会受到图像分辨率、目标姿态以及相机标定精度等因素的影响。其次，对于特别远距离或特别小目标的测距，可能会比较困难。此外，由于目标尺寸在图像中的变化可能较大，因此在不同距离下的目标识别和距离测量会存在一定的挑战。

总的来说，Yolo单目相机测距方法在一般场景下具有较好的表现，可以实现实时的距离测量。但在特殊场景和特殊要求下，可能需要采用其他更精确的测距方法。

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车道线分割是将道路图像中的车道线与其他元素进行分离的过程。这可以通过使用指示线、增强线或区域的方法来实现。这些方法可以根据道路上的标记或区域的实际距离来识别车道线，而不需要摄像机系统的校准\[2\]。

综上所述，单目相机测距和车道线分割是基于视觉的测速测距方案中的两个重要技术，它们可以通过分析图像数据来实现车辆距离的估计和车道线的分割。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [史上最全 | 单目相机测距测速方法大盘点！](https://blog.csdn.net/CV_Autobot/article/details/126552969)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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