单双目测距系统与yolov5目标检测源码集

资源摘要信息:"基于yolov5的测距用单目测距和双目测距系统源码.zip" 该资源是一个本科毕业设计项目，涉及目标检测技术和测距算法的集成应用。具体而言，该项目基于深度学习框架YOLOv5进行目标检测，并结合单目测距和双目测距方法来估计目标物体的距离。以下是该项目相关知识点的详细说明： 1. YOLOv5目标检测算法： YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一种流行的实时目标检测算法。与之前版本相比，YOLOv5具有更快的检测速度和较高的准确率，特别适合嵌入式设备和实时应用场景。YOLOv5将目标检测任务划分为边界框预测和类别概率预测两个部分，通过卷积神经网络（CNN）一次性完成图像中所有对象的检测任务。YOLOv5模型包括多个版本，根据资源描述，该项目使用的可能是YOLOv5-6.1版本。 2. 单目测距： 单目测距（Monocular Distance Measurement）是指仅使用一个摄像头从单一视角获取图像，通过对图像内容的分析，利用已知信息（例如物体的实际大小、特定场景的参考尺寸等）来估算目标物体的距离。这种方法通常依赖于一些假设和先验知识，因此其测距精度不如双目测距或基于雷达、激光等传感设备的测距方法。 3. 双目测距（Stereo Distance Measurement）： 双目测距是通过两个并排放置的摄像头（类似于人类的两只眼睛），从不同视角获取同一场景的两幅图像，然后通过计算两个摄像头捕捉到的图像之间的视差（Disparity），基于几何关系和三角测量原理，推算出场景中物体的深度信息。双目测距的一个关键步骤是进行相机标定（Camera Calibration），该项目中使用MATLAB进行了相机标定，并保存了标定结果。 4. 深度图（Depth Map）和点云（Point Cloud）： 深度图是一种表示场景中每个像素点到相机距离信息的图像。点云是由成千上万个点构成的三维数据集，每个点包含三维空间中的坐标信息（x, y, z），能直观地展示场景的三维结构。深度图可以转换成点云，用于进一步的三维场景重建和分析。 5. PyQt界面展示： PyQt是一个使用Python语言开发的跨平台GUI应用程序开发框架。该项目使用PyQt构建了一个展示界面，集成了单目测距和双目测距的结果，使得用户可以在图形界面上直观地查看和交互目标检测和测距结果。 6. 项目文件夹结构： - ShuangMu文件夹：输入左右图片，输出深度图和点云，适用于处理MiddleBurry数据集的图片。 - ShuangMuMy3D文件夹：输入左右图片，输出深度图和点云，适用于处理自定义摄像头拍摄的图片。 - yolov5-6.1-stereo文件夹：输入左右图片，输出为标有物体边界框、种类和距离的图片。 - yolov5-6.1-car文件夹：输入行车记录仪视频，输出为带有边界框、物体种类和距离的视频。 - yolov5-6.1-all文件夹：集成了单目测距和双目测距的展示界面。 - depth文件夹：用于调用双目摄像头拍照，生成深度图并测量像素点的真实距离。 - yolov5-6.1.zip压缩包：包含了YOLOv5官方版本的源代码。 - 相机标定文件夹：保存了通过MATLAB标定得到的摄像头参数及用于标定的原始图片。 7. 应用场景： 该项目的目标是将深度学习技术和传统的视觉测距算法结合起来，为实际应用如自动驾驶辅助、机器人导航、智能监控等提供有效的目标检测和距离估算。通过单目和双目测距的结合，可以提高系统的鲁棒性和准确性。同时，PyQt界面的开发使得该系统更加用户友好，便于非专业人员理解和操作。