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。

相关问题

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程序示例：

% 加载图片
img = imread('example.jpg');
% 显示图片
imshow(img);

% 摄像头内参矩阵
K = [f 0 cx; 0 f cy; 0 0 1];
% 摄像头畸变系数
distCoeffs = [k1 k2 p1 p2 k3];

% 物体实际尺寸
objectSize = 10; % 单位：厘米

% 物体在图片中的位置
objectPixelSize = [x y width height];

% 计算相机到物体的距离
objectPoints = [0 0; objectSize 0; objectSize objectSize; 0 objectSize];
[imagePoints, ~] = cv.projectPoints(objectPoints, rvec, tvec, K, distCoeffs);
distance = norm(tvec);

% 在图片中标记物体
img = insertObjectAnnotation(img, 'rectangle', objectPixelSize, ...
    sprintf('Distance: %.2f m', distance), 'TextBoxOpacity', 0.9, ...
    'FontSize', 14, 'Color', 'green');
imshow(img);

注意，这只是一个简单的示例程序，实际情况可能需要根据具体问题进行修改和调整。

单目视觉测距matlab特征点识别和匹配

单目视觉测距需要通过特征点识别和匹配来实现。以下是一个简单的单目视觉测距matlab程序的示例代码，其中包含了特征点识别和匹配的过程。

% 加载图片
img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg');

% 特征点检测和描述
points1 = detectSURFFeatures(rgb2gray(img1));
points2 = detectSURFFeatures(rgb2gray(img2));

[features1, valid_points1] = extractFeatures(rgb2gray(img1), points1);
[features2, valid_points2] = extractFeatures(rgb2gray(img2), points2);

% 特征点匹配
indexPairs = matchFeatures(features1, features2);

matchedPoints1 = valid_points1(indexPairs(:, 1));
matchedPoints2 = valid_points2(indexPairs(:, 2));

% 计算基础矩阵
[fMatrix, epipolarInliers, status] = estimateFundamentalMatrix(...
  matchedPoints1, matchedPoints2, 'Method', 'RANSAC', ...
  'NumTrials', 10000, 'DistanceThreshold', 0.1, 'Confidence', 99.99);

% 计算本质矩阵
intrinsics = cameraIntrinsics([fx, fy], [cx, cy], size(img1)[1 2]);
[t1, t2, rotationMatrix, newOrigin] = relativeCameraPose(fMatrix, intrinsics, ...
  matchedPoints1(epipolarInliers), matchedPoints2(epipolarInliers));

% 计算距离
baseline = norm(t2 - t1);
distance = fx * baseline / object_pixel_width;

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

这个例子中使用了SURF特征点检测和描述，然后使用基础矩阵和本质矩阵计算了相机的位姿，从而得到了距离。实际应用中，还需要进行更多的处理和算法来提高精度。