matlab摄像头单目测距具体代码

这里给出一个简单的单目测距的 Matlab 代码，使用相机标定和三角测量方法实现：

% 读取相机内参矩阵和畸变系数
load('cameraParams.mat');

% 读取图像
img = imread('test.jpg');

% 图像去畸变
img = undistortImage(img, cameraParams);

% 提取角点
[imagePoints, boardSize] = detectCheckerboardPoints(img);

% 三角测量
worldPoints = generateCheckerboardPoints(boardSize, squareSize);
[R, t] = extrinsics(imagePoints, worldPoints, cameraParams);
[~, ~, d] = size(img);
xyzPoints = triangulate(imagePoints, worldPoints, cameraParams.IntrinsicMatrix, [0, 0, 0], [d, d, 0], R, t);

% 计算距离
distance = norm(xyzPoints(1,:) - xyzPoints(2,:));

其中 `cameraParams.mat` 是相机标定得到的内参矩阵和畸变系数，`test.jpg` 是待测距离的图像，`squareSize` 是棋盘格正方形边长。

相关问题

matlab摄像头单目测距

摄像头单目测距是利用单个摄像头来测量物体与摄像头之间的距离。Matlab中可以使用计算机视觉工具箱中的函数来实现摄像头单目测距。

以下是一个简单的实现步骤：

1. 获取相机内参和畸变参数。可以使用相机标定工具箱来进行相机标定，得到相机内参和畸变参数。

2. 通过摄像头获取图像，并进行图像处理。可以使用Matlab中的图像处理工具箱来进行图像处理，例如：边缘检测、二值化等。

3. 检测物体。可以使用物体检测算法（如Haar级联检测器、HOG+SVM等）来检测物体。

4. 计算物体距离。根据相机内参、畸变参数和物体在图像中的位置，可以使用三角形相似原理计算物体距离。

需要注意的是，摄像头单目测距的精度受到多个因素的影响，包括相机内参精度、畸变参数精度、图像质量、物体大小和形状等因素。因此，需要针对具体应用场景进行优化和调试。

MATLAB单目视觉车辆测距具体代码

以下是一个简单的MATLAB程序，用于单目视觉车辆测距：

% 读取图像并转换为灰度
img = imread('image.jpg');
grayImg = rgb2gray(img);

% 检测图像中的车辆
detector = vision.CascadeObjectDetector('car');
bbox = step(detector, grayImg);

% 获取图像的相机内参
focalLength = 100; % 摄像机的焦距（以毫米为单位）
imageWidth = size(grayImg, 2); % 图像宽度（以像素为单位）
intrinsics = cameraIntrinsics([focalLength, focalLength], [imageWidth/2, imageWidth/2], size(grayImg));

% 计算车辆到摄像机的距离
carWidth = 2.2; % 车辆的宽度（以米为单位）
carHeight = 1.5; % 车辆的高度（以米为单位）
carBBox = bbox(1,:); % 假设只有一个车辆
[worldPoints, imagePoints] = compute3DPoints(carBBox, intrinsics, carWidth, carHeight);
distance = norm(worldPoints);

% 显示结果
disp(['Distance to car: ' num2str(distance) ' meters']);
imshow(insertShape(img, 'Rectangle', carBBox));

其中，`compute3DPoints`函数用于计算车辆在世界坐标系中的坐标，具体实现如下：

function [worldPoints, imagePoints] = compute3DPoints(bbox, intrinsics, objectWidth, objectHeight)
% 计算车辆在世界坐标系中的坐标

% 在图像中提取车辆的角点
x = bbox(1);
y = bbox(2);
w = bbox(3);
h = bbox(4);
corners = [x, y; x+w, y; x+w, y+h; x, y+h];

% 估计车辆的位姿
[orientation, location] = estimatePose(objectWidth, intrinsics, corners);

% 计算车辆在世界坐标系中的坐标
worldPoints = pointsToWorld(intrinsics, orientation, location, corners);

% 返回车辆在图像中的坐标和在世界坐标系中的坐标
imagePoints = corners;
end

请注意，这只是一个简单的示例程序，可能需要根据您的具体应用进行修改和优化。