yolov8双目测距

YOLOv8是一种目标检测算法，它能够实现目标的检测和定位。然而，YOLOv8本身并不提供双目测距功能。要实现双目测距，需要结合双目相机和其他相关技术。 在双目测距中，我们使用两个摄像头同时拍摄同一个场景，通过计算两个摄像头之间的视差(disparity)来估计目标物体的距离。视差表示在两个图像中对应点的水平偏移量，通过视差与一些摄像头和物体之间的参数关系，可以计算出物体距离。 一种常见的双目视觉库是OpenCV，它提供了双目相机的标定和视差计算的功能。你可以使用OpenCV进行双目相机的标定，并使用其计算视差来实现双目测距。 如果你想使用YOLOv8结合双目测距，可以考虑以下步骤： 1. 首先，使用双目相机进行标定。你可以使用OpenCV提供的函数进行相机标定，该函数会根据一组已知的标定板图片计算相机的内参和外参。 2. 接下来，在标定完成后，你可以使用双目相机拍摄实际场景中的图像，并使用YOLOv8对图像中的目标进行检测和定位。 3. 然后，通过计算两个摄像头之间的视差，可以根据已知的标定参数来估计目标物体的距离。 4. 最后，将双目测距的结果与YOLOv8的目标检测结果结合起来，就可以得到包含目标距离信息的检测结果。 需要注意的是，双目测距需要进行相机标定，并确保两个摄像头的参数准确无误。此外，还需要处理图像的畸变问题，可以使用OpenCV提供的畸变校正函数进行处理。 总结起来，要实现YOLOv8结合双目测距的功能，你需要使用双目相机进行标定并计算视差，然后将双目测距的结果与YOLOv8的目标检测结果结合起来，从而得到包含目标距离信息的检测结果。

### YOLOv8结合双目摄像头实现测距的技术详解 #### 工作原理概述 YOLOv8是一种高效的实时目标检测算法，能够快速定位并分类图像中的对象[^1]。通过将其应用于双目视觉系统中，可以进一步计算出被检测物体的距离信息。具体而言，利用立体几何原理以及视差图（Disparity Map），可以从两幅由不同视角拍摄的图片推导出三维空间坐标。 #### 数据准备阶段 为了使模型适应特定场景下的应用需求，在训练之前需收集足够的标注数据集来微调预训练权重或者重新构建网络结构以满足自定义类别识别的要求[^2]。这些数据应包含来自两个同步摄像机所捕捉到的画面，并且每张照片都需要有对应的标签文件标明各个感兴趣区域的位置参数。 #### SGBM模块介绍 半全局匹配(Semi-Global Block Matching, SGBM) 是一种广泛使用的用于生成密集视差地图的方法之一。它通过对像素间亮度差异进行分析从而估计左右眼之间对应点之间的偏移量即所谓的“视差”。此过程对于后续距离测量至关重要因为实际物理尺寸与感知角度变化成反比关系因此一旦知道了确切的视差数值就可以依据三角函数轻松得出目标物离观察者有多远了。 #### 综合运用实例代码展示 下面给出了一段简化版Python脚本演示如何整合上述提到的各项技术要点完成整个工作流： ```python import cv2 from ultralytics import YOLO def load_model(): model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载官方提供的轻量化版本模型 return model def detect_objects(frame_left, frame_right, model): results = model.predict(source=frame_left, save=False)[0].boxes.xyxy.numpy() disparity_map = compute_disparity(frame_left, frame_right) distances = [] for box in results: x_min, y_min, x_max, y_max = map(int, box) roi_disparity = disparity_map[y_min:y_max, x_min:x_max] avg_disp = np.mean(roi_disparity[roi_disparity != 0]) distance = (baseline * focal_length) / avg_disp if avg_disp != 0 else float('inf') distances.append(distance) return results, distances def compute_disparity(imgL, imgR): window_size = 3 min_disp = 16 num_disp = 192-min_disp stereo = cv2.StereoSGBM_create( minDisparity=min_disp, numDisparities=num_disp, blockSize=window_size, P1=8*3*window_size**2, P2=32*3*window_size**2, disp12MaxDiff=1, uniquenessRatio=10, speckleWindowSize=100, speckleRange=32 ) disparity = stereo.compute(imgL, imgR).astype(np.float32)/16. return disparity if __name__ == "__main__": cap_left = cv2.VideoCapture(0) cap_right = cv2.VideoCapture(1) baseline = 7.5 # 基线长度 单位cm focal_length = 4 # 焦距 单位mm model = load_model() while True: ret_l, frame_left = cap_left.read() ret_r, frame_right = cap_right.read() bbs, dists = detect_objects(frame_left, frame_right, model) for bb, d in zip(bbs,dists): print(f"Detected object at {d} cm away.") ``` 以上程序片段展示了从加载预先训练好的YOLOv8模型开始直到最终输出每个检测框关联的实际世界距离这一完整链条上的主要组成部分。 #### 结果评估标准 当采用这种方法时需要注意几个方面可能影响精度的因素比如光照条件、纹理特征缺乏与否等等都会或多或少带来误差所以建议多次实验调整参数直至获得满意效果为止。