基于yolov5和双目摄像头的目标检测与距离测量系统

YOLOv5是一款流行的实时目标检测系统，由ultralytics团队开发并开源在GitHub上。该系统以高效准确著称，能够快速地检测出图像中的多个对象。在本项目中，作者基于YOLOv5实现了目标检测功能，并结合双目摄像头技术，加入了距离测量的算法，以测量目标物体的实际距离。项目中包含三个新增的Python文件：camera_config.py、dis_count.py和video_remain.py。camera_config.py文件负责配置双目摄像头的参数，dis_count.py文件则用于计算深度图和距离矩阵，而video_remain.py文件作为主函数，控制整个程序的运行流程。项目还提供了不同硬件设备上的运行结果，包括在1650、TX2和NX设备上的帧率（FPS）数据，以证明算法的可行性与实用性。" 项目中使用的YOLOv5版本为3.1，不过根据作者说明，该项目与YOLOv5的具体版本并无直接关联，理论上可以适配任意版本的YOLOv5。在原始YOLOv5代码库中加入的三个Python脚本，分别为： - camera_config.py：负责配置双目摄像头的参数，包括摄像头的内参和外参等。 - dis_count.py：深度图和距离矩阵计算的核心文件，负责处理双目摄像头捕获的图像并计算目标物体到摄像头的距离。 - video_remain.py：主程序入口文件，负责调用其他模块，完成整个系统的工作流程。 通过运行video_remain.py文件，并连接双目摄像头，用户能够实现目标检测与距离测量的功能。这对于自动驾驶、机器人导航、安防监控等应用领域具有重要的实用价值。项目的成果还包括不同硬件设备上的运行效果，其中1650型号的设备达到20FPS，TX2为12FPS，而NX为15FPS，展现了算法在不同硬件上的适应性和效率。 本项目为毕业设计，提供了软件/插件、范文/模板/素材等资源，对于想要深入研究目标检测和双目视觉测量的开发者来说，是一个宝贵的参考资料和实践平台。通过本项目，开发者不仅能够学习和应用YOLOv5的目标检测技术，还能够了解和实践双目摄像头距离测量的算法，为未来在计算机视觉领域的工作打下坚实的基础。