1.双目相机标定以及立体测距原理及OpenCV实现(上)
2.yolov8双目测距-yolov8+sgbm（原理+代码）
3.摄像头单目测距原理及实现
4.树莓派广角摄像头的测距测距目标检测与单目测距

双目相机标定以及立体测距原理及OpenCV实现(上)

       双目相机标定与立体测距原理，是源码通过获取相机的内外参数并校准对齐，实现距离估测的测距测距关键技术。内参包括镜头的源码物理尺寸（如感光单元的dx和dy）、成像中心偏移(Cx和Cy)及焦距(f)，测距测距而外参则涉及相机的源码黑色博客源码旋转和平移。首先，测距测距分别对左右相机进行标定，源码接着进行立体校准，测距测距确定相机间的源码相对位置——中心距T。

       测距原理基于视差，测距测距即点p在左右相机上的源码成像位置差(d)与距离Z成反比。通过计算图像上点的测距测距偏移，结合中心距T，源码可以推算出点p到相机的测距测距距离。为了减少匹配点的复杂度，双目校正将二维搜索空间降为一维，枭雄online源码通过消除畸变后图像的水平对齐，简化匹配过程。

       OpenCV的stereo_calib.cpp示例代码可用于实际操作，通过提供特定的和校准参数，可以看到校正后的角点和立体校正结果。本文由奥比中光3D视觉开发者社区授权发布，旨在分享3D视觉技术，未经授权不得复制。3D视觉开发者社区提供了免费课程、独家资源和专业技术支持，欢迎加入或关注官方公众号获取更多内容。

yolov8双目测距-yolov8+sgbm（原理+代码）

       YOLOv8双目测距结合SGBM算法的应用，主要涉及以下几个核心环节：

       1. 双目测距依托于立体视觉原理，它通过两个摄像头从稍微不同的角度同时拍摄同一场景，捕捉到细微的角度差异。

       2. 捕捉到的常用指标源码图像随后被用来计算像素坐标的差异，即视差。结合相机的基线长度和焦距，视差信息能够帮助计算出物体在三维空间中的深度。

       3. 在此环节中，SGBM算法，作为OpenCV库中的一种高效立体匹配工具，扮演着重要角色。它使用半全局匹配技术，平衡了局部匹配的连续性和全局匹配的一致性，通过寻找左右图像块的最佳匹配来确定视差值，从而生成视差图，提供准确深度信息。

       4. 将YOLOv8与SGBM结合，实现了目标识别与深度感知的实时处理，这在自动驾驶、机器人导航、jfbc源码分析无人机避障等领域展现了巨大的实用价值。

       5. 对于那些在计算机视觉、图像处理领域学习，或在毕业设计、作业中遇到类似问题的人来说，我们提供代码支持和指导。

       6. 有意获取相关代码的朋友，可以通过私信获取资源。

摄像头单目测距原理及实现

       单目测距原理及实现

       单目摄像头用于测距时，需基于已知长度进行计算。原理在于利用相机的焦距（f）、镜头光心位置以及物体在图像传感器上的高度（h），与物体实际高度（H）与距离（d）之间的关系，建立数学模型。通过已知物体高度和相机到物体的距离，可以推算出图像的相机apk源码高度与实际高度的比例关系，进而求出物体与相机之间的距离。

       计算公式为：F = (P x D) / W，其中P为图像中物体的像素宽度，D为相机到物体的距离，W为物体的实际宽度。以A4纸为例，通过测量A4纸的像素宽度、相机距离纸张的距离和纸张的宽度，可计算出相机的焦距F。之后，根据相似三角形原理，当相机距离物体远近变化时，即可计算出新的距离。

       实现步骤包括：采集图像、物体检测、坐标转换以及距离计算。具体步骤如下：

       1. 使用摄像头采集前方道路图像。

       2. 在图像中检测并框选目标物体。

       3. 确定矩形框的底边在图像平面坐标系中的两个点（u1，v1）和（u2，v2）。

       4. 利用几何关系计算物体在实际空间中的坐标（x1, y1）和（x2, y2）。

       5. 使用欧氏距离公式计算距离d。

       难点涉及图像畸变矫正、坐标系统转换、检测算法的实现以及距离计算的准确性。

       相机镜头畸变矫正过程包括外参数矩阵、内参数矩阵和畸变参数矩阵的理解与应用。外参数描述目标点在世界坐标系和相机坐标系之间的旋转和平移关系；内参数涉及点在相机坐标系与像素坐标系之间的映射关系；畸变参数则修正因镜头设计导致的图像变形。

       实现代码基于Python，使用OpenCV库进行图像处理。代码首先定义目标距离、宽度和列表，然后实现目标检测和距离计算功能。程序通过读取、检测矩形、计算焦距和距离，最后在图像上标注距离信息，完成单目测距任务。

树莓派广角摄像头的目标检测与单目测距

       树莓派上的目标检测与单目测距实践

       目标检测是计算机视觉的核心任务，它旨在图像中定位预定义类别，包括位置和覆盖范围。对于树莓派这样的设备，由于性能限制，不适合运行高级的算法。因此，我们转向了轻量级的MobileNet模型，它在Tensorflow-Lite框架下能在树莓派上稳定运行，尽管在位系统上帧率只有fps，但在位Ubuntu镜像上则提升到了fps。

       目标检测的实现依赖于树莓派上的图像处理库（如OpenCV）和Tensorflow-Lite。首先，确保有足够的内存扩展（建议4GB以上），安装OpenCV4.5.2，并通过编译获取所需依赖。下载的依赖文件会在编译过程中被下载到特定目录，如果下载过程出现问题，可以参考文章末尾的备用资源链接。

       在完成环境搭建后，目标是通过摄像头获取目标物的检测框。单目测距则利用这些信息，结合摄像头的内参、安装高度，通过数学计算推算出目标物与摄像头的距离。例如，通过摄像头标定得到的内参矩阵，包括焦距和光心像素坐标，结合目标物在图像中的像素位置，可以计算出目标距离。

       单目测距的实现过程包括初始化相机参数，加载模型和类别文件，矫正图像畸变，执行目标检测，然后利用所得信息计算测距。通过Codeblocks等IDE，我们可以方便地编写和调试程序，实现目标检测与测距的功能。

       展望未来，我们将分享更多关于机器人开发的实践经验和挑战，涉及ROS、Jetson、Raspberry Pi等平台，以及激光雷达、Webots等技术。请关注我们的公众号COONEO，一起探索和分享机器人的无限可能。

       

参考资料：

《MobileNets: Effificient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications》