OpenCV测距在教育领域的应用：激发学生创新思维

# 1. OpenCV测距技术概述**

OpenCV（开放计算机视觉库）是一个强大的开源库，它为计算机视觉和机器学习提供了广泛的算法和函数。OpenCV测距技术利用计算机视觉原理和算法来确定物体与相机的距离。

测距在机器人、自动驾驶和增强现实等领域有着广泛的应用。通过测量物体与相机的距离，计算机系统可以理解周围环境，并做出相应反应。OpenCV测距技术提供了准确、高效和经济高效的解决方案，使其成为这些应用的理想选择。

# 2. OpenCV测距实践应用

### 2.1 测距算法的原理和实现

#### 2.1.1 立体视觉测距

立体视觉测距是一种利用双目或多目摄像头获取场景不同视角的图像，通过三角测量原理计算目标距离的方法。

**原理：**

1. 获取场景从不同角度拍摄的图像。
2. 提取图像中的特征点，如角点或边缘。
3. 匹配不同图像中的对应特征点。
4. 利用匹配的特征点和已知的相机参数计算三角形，得到目标距离。

**实现：**

import cv2
import numpy as np

# 获取图像
left_image = cv2.imread('left_image.jpg')
right_image = cv2.imread('right_image.jpg')

# 特征提取
sift = cv2.SIFT_create()
left_keypoints, left_descriptors = sift.detectAndCompute(left_image, None)
right_keypoints, right_descriptors = sift.detectAndCompute(right_image, None)

# 特征匹配
bf = cv2.BFMatcher()
matches = bf.knnMatch(left_descriptors, right_descriptors, k=2)

# 过滤匹配结果
good_matches = []
for m, n in matches:
    if m.distance < 0.75 * n.distance:
        good_matches.append(m)

# 三角测量
camera_matrix = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]])
dist_coeffs = np.zeros((4, 1))
essential_matrix, _ = cv2.findEssentialMat(left_keypoints, right_keypoints, camera_matrix, dist_coeffs)
_, R, T, _ = cv2.recoverPose(essential_matrix, left_keypoints, right_keypoints, camera_matrix, dist_coeffs)

# 计算距离
distance = np.linalg.norm(T)

**参数说明：**

* `fx` 和 `fy`：相机焦距。