yolov5单双目测距系统毕业设计完整实现

资源摘要信息:"本资源是一套基于YOLOv5目标检测算法的测距系统，包括单目和双目测距的完整代码以及详细的使用文档，适合作为毕业设计、期末大作业和课程设计使用。该系统包含了多个功能模块，每个模块都经过了详尽的注释，便于新手理解和学习。文档中还包含了导师的高分认可评价，具有一定的学术参考价值。 项目中各个文件夹的功能和用途如下： 1. ShuangMu文件夹：主要负责处理双目摄像头捕获的左右图片，输出深度图和点云数据。该模块针对MiddleBurry数据集进行优化，但也可以处理其他格式的图片数据。 2. ShuangMuMy3D文件夹：与ShuangMu文件夹功能相似，但专门用于处理个人摄像头拍摄的左右图片，输出深度图和点云数据。 3. yolov5-6.1-stereo文件夹：该文件夹的代码主要用于处理双目摄像头的图片输入，并输出带有物体边界框、分类和距离信息的图片。这为双目测距提供了直观的视觉结果。 4. yolov5-6.1-car文件夹：此模块专注于单目视频测距，以行车记录仪视频为输入，输出视频中物体的边界框、分类和距离信息。 5. yolov5-6.1-all文件夹：本文件夹集成了之前介绍的单目测距和双目测距的模块，并使用pyqt创建了一个用户界面，展示了测距结果。 6. depth文件夹：此文件夹实现了对双目摄像头进行拍照并生成深度图，同时提供了一个功能，允许用户通过点击深度图来测量像素点的真实距离。 7. yolov5-6.1.zip：这是YOLOv5官方的压缩包文件，包含了YOLOv5算法的源代码，用于目标检测。 8. 相机标定文件夹：该文件夹保存了通过Matlab进行相机标定的结果文件和经过筛选的原始左右标定图片，这是进行双目测距之前不可或缺的一步。 本项目的实现基于YOLOv5这一先进目标检测算法，结合了计算机视觉中的深度学习技术与传统的双目测距原理，实现了一个高精度、高效率的测距系统。通过该系统，用户可以方便地获取环境中的物体距离信息，对于机器人导航、自动驾驶、视觉监控等领域具有重要的应用价值。 要部署和运行该项目，用户需要具备一定的深度学习和计算机视觉知识，同时需要准备相应的硬件设备，如双目摄像头。对于初次接触此类项目的用户，项目文档中的详细说明和代码注释能够提供极大的帮助，而导师的高分评价也证明了该项目的可靠性和实用性。"