单目视觉测距matlab完整程序

以下是一个简单的单目视觉测距matlab程序的示例代码：

% 加载图片
img = imread('image.jpg');

% 相机内参
fx = 500; % 焦距
cx = size(img, 2) / 2; % 光心X坐标
fy = 500;
cy = size(img, 1) / 2; % 光心Y坐标

% 物体实际大小
object_width = 0.2; % 单位为米

% 物体在图像上的像素大小
object_pixel_width = 100; 

% 计算距离
distance = fx * object_width / object_pixel_width;

% 输出结果
fprintf('物体距离为：%f米\n', distance);

这是一个简单的例子，实际应用中需要更多的处理和算法来提高精度。

相关问题

单目视觉测距matlab

单目视觉测距是指利用一台单个摄像头采集的图像，通过计算机算法实现对物体距离的估计。Matlab是一款功能强大的科学计算软件，也是图像处理和计算机视觉领域常用的编程工具之一。

在进行单目视觉测距前，需要先标定摄像机，确定各类参数，如内外参、光学畸变等，使得采集图像能够对真实世界进行准确描述。接着，对于待测目标，通过对其在图像中的特征提取，计算特征间的关系，进而估计出其距离。目前，常用的特征提取算法包括角点、边缘、斑点等。

单目视觉测距虽然相对于双目或多目视觉来说精度较低，但由于其设备简单、应用场景广泛等优点，仍然被广泛应用于机器人导航、智能交通、安防监控等领域。而Matlab作为一款功能强大的科学计算软件，为单目视觉测距的实现提供了许多优秀的工具箱和函数，如图像处理工具箱、计算机视觉工具箱等，能够有效地提高测距的精度和效率，加速对物体距离的估计过程。

单目视觉车辆测距 matlab完整代码如何写

完整的单目视觉车辆测距的 Matlab 代码如下：

% 读取图像文件
img = imread('image.jpg');

% 提取车道线
edges = edge(rgb2gray(img),'Canny');
[H,theta,rho] = hough(edges);
P = houghpeaks(H,5,'threshold',ceil(0.3*max(H(:))));
lines = houghlines(edges,theta,rho,P,'FillGap',20,'MinLength',100);

% 计算车辆与车道线的距离
src = [lines(1).point1; lines(1).point2; lines(2).point1; lines(2).point2];
dst = [0,0; 3.7,0; 3.7,1.3; 0,1.3];
tform = fitgeotrans(src,dst,'projective');
road = imwarp(img,tform);
lane = road(1:round(size(road,1)/2),:,:);
gray_lane = rgb2gray(lane);
edges_lane = edge(gray_lane,'Canny');
d = mean(nonzeros(edges_lane(:,round(size(edges_lane,2)/2))));

% 显示结果
imshow(img);
hold on;
plot([lines(1).point1(1), lines(1).point2(1)], [lines(1).point1(2), lines(1).point2(2)], 'LineWidth', 2, 'Color', 'green');
plot([lines(2).point1(1), lines(2).point2(1)], [lines(2).point1(2), lines(2).point2(2)], 'LineWidth', 2, 'Color', 'green');
text(10, 20, ['Distance: ', num2str(d), ' pixels'], 'Color', 'red', 'FontSize', 14);
hold off;

需要注意的是，这里的代码只是演示了如何实现单目视觉车辆测距，实际中还需要对图像进行预处理、校正和噪声处理等操作，以提高测距的准确性。