python单目测距代码

单目测距一般使用的是立体视觉技术，需要使用双目摄像头或者深度摄像头进行拍摄。如果只有单个摄像头，需要通过一些算法对图像进行处理，提取出深度信息。以下是一个使用Python和OpenCV库实现的简单单目测距代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg')

# 转为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用高斯滤波平滑图像
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)

# 霍夫变换检测直线
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, 200)

# 计算直线与图像边缘的交点
points = []
for line in lines:
    rho, theta = line[0]
    a = np.cos(theta)
    b = np.sin(theta)
    x0 = a * rho
    y0 = b * rho
    x1 = int(x0 + 1000 * (-b))
    y1 = int(y0 + 1000 * a)
    x2 = int(x0 - 1000 * (-b))
    y2 = int(y0 - 1000 * a)
    if x1 != x2:
        k = (y2 - y1) / (x2 - x1)
        b = y1 - k * x1
        point = (int(-b/k), 0)
        if point[0] > 0 and point[0] < img.shape[1]:
            points.append(point)

# 计算距离
focal_length = 1000  # 焦距
real_width = 50  # 物体实际宽度
pixel_width = abs(points[0][0] - points[-1][0])  # 物体像素宽度
distance = focal_length * real_width / pixel_width

# 显示图像和结果
cv2.line(img, points[0], points[-1], (0, 0, 255), 2)
cv2.putText(img, '{:.2f}cm'.format(distance), (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码首先读取一张图片，然后将其转为灰度图，并使用高斯滤波平滑图像。接着使用边缘检测算法提取出图像的边缘，并使用霍夫变换检测出直线。然后通过计算直线与图像边缘的交点，得到物体的像素宽度。最后通过焦距等参数计算出物体的距离，并在图像上显示出距离信息和检测出的直线。