yolov11双目测距
时间: 2025-02-19 10:22:57 浏览: 82
关于使用YOLOv11进行双目测距的方法实现,在当前的信息中并没有直接提及YOLOv11的具体细节。然而,可以基于已有版本如YOLOv8和YOLOv5的相关实践来推测可能的技术路径[^1]。
### YOLOv11双目视觉测距方法概述
#### 左右相机同步与校准
为了确保两个摄像头获取的画面能够准确对应同一时刻的空间信息,必须先完成左右相机的时间同步处理。接着是对两台摄像设备进行内外参标定,从而建立像素坐标系到世界坐标的映射关系[^2]。
#### 物体检测与特征匹配
利用改进后的YOLOv11算法对来自左侧视角的图片执行高效的目标识别操作,得到各个感兴趣区域的位置参数;与此同时,通过立体匹配技术寻找右侧视图里对应的同名点集合,形成三维空间内的配对关联。
#### 计算深度信息
依据三角测量原理并借助之前获得的一系列内、外方位元素数据,计算每一对匹配成功的特征之间的实际物理间距即Z轴上的距离值。此过程涉及到基础矩阵(Base Matrix)或本质矩阵(Essential Matrix)的应用,它们描述了两张不同视角下场景间的几何变换特性[^3]。
```python
import cv2
from ultralytics import YOLO
def stereo_distance_estimation(left_image, right_image):
model = YOLO('yolov11.pt') # 假设这是预训练好的YOLOv11模型文件
results_left = model.predict(source=left_image)
disparity_map = compute_disparity(left_image, right_image)
distances = []
for result in results_left:
bbox = result.boxes.xyxy.cpu().numpy()
for box in bbox:
x_min, y_min, x_max, y_max = map(int, box[:4])
depth = calculate_depth(disparity_map[y_min:y_max, x_min:x_max].mean())
distances.append((box, depth))
return distances
def compute_disparity(imgL, imgR):
window_size = 3
min_disp = 16
num_disp = 96-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
def calculate_depth(disp_value):
baseline = 0.1 # 米单位下的基线长度
focal_length = 718.856 # 相机焦距
zDepth = (baseline*focal_length)/disp_value
return zDepth
```
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