python 单目测距

实现单目测距的方法有很多种，以下是其中的一种方法：

1. 首先需要标定相机的内参和外参，从而得到相机的内部参数矩阵K和外部参数矩阵R、T。

2. 通过相机拍摄得到的图像，利用特征点提取算法（如SIFT、SURF等）和特征匹配算法（如FLANN、KNN等）得到图像中的对应点。

3. 利用三角测量原理，通过已知的相机内参矩阵K、外参矩阵R、T和对应点的像素坐标，计算出对应点的世界坐标。

4. 根据得到的世界坐标，计算出目标物体与相机的距离。

下面是一个简单的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 相机内参矩阵
K = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]])

# 相机外参矩阵
R = np.array([[r11, r12, r13], [r21, r22, r23], [r31, r32, r33]])
T = np.array([tx, ty, tz])

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 特征点提取
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(gray, None)

# 特征匹配
bf = cv2.BFMatcher()
matches = bf.match(des1, des2)
matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)

# 三角测量
points1 = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2)
points2 = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2)
points1_norm = cv2.undistortPoints(points1, K, None)
points2_norm = cv2.undistortPoints(points2, K, None)
points4D = cv2.triangulatePoints(np.eye(3, 4), np.hstack((R, T)), points1_norm, points2_norm)
points3D = cv2.convertPointsFromHomogeneous(points4D.T)

# 计算距离
distance = np.linalg.norm(points3D - np.array([tx, ty, tz]), axis=1)

需要注意的是，该方法的精度受到相机标定的影响，因此在实际应用中需要进行相机标定并根据实际情况进行误差分析和校正。