python单目相机根据消失点和经验车宽计算距离代码

以下是一个基于OpenCV库的Python代码示例，用于计算单目相机拍摄的汽车距离：

import numpy as np
import cv2

# 相机与地面的距离
h = 1.5
# 汽车的宽度
w = 1.8

# 标定参数
fx = 1000.0
fy = 1000.0
cx = 320.0
cy = 240.0

# 读取图像
img = cv2.imread("car.jpg")

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

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

# 进行霍夫变换，提取直线
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, 100, minLineLength=100, maxLineGap=10)

# 计算消失点
vps = cv2.fitLine(lines, cv2.DIST_L2, 0, 0.01, 0.01)
vp_x = vps[2][0]
vp_y = vps[3][0]

# 计算距离
for line in lines:
    x1, y1, x2, y2 = line[0]
    # 计算直线的斜率
    k = (y2 - y1) / (x2 - x1)
    # 计算直线与y轴的截距
    b = y1 - k * x1
    # 计算车辆在图像中的两个端点的水平坐标
    x = (h - b) / k
    x_ = (h - b - w) / k
    # 计算距离
    distance = (w * h) / (vp_x - (x + x_) / 2)
    print("Distance: %.2f m" % distance)

# 显示图像
cv2.imshow("image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这个示例代码假设相机与地面的距离为1.5米，汽车的宽度为1.8米。同时，假设相机的内参为fx=1000.0，fy=1000.0，cx=320.0，cy=240.0。在实际应用中，这些参数需要根据具体的相机和场景进行调整。

这个示例代码通过计算图像中的直线，拟合出消失点，然后计算出车辆在图像中的两个端点的水平坐标，最后通过消失点计算出距离。需要注意的是，这种方法需要保证图像中存在明显的直线，同时也需要进行精确的校准和标定，以保证计算结果的准确性。