yolo双面摄像头测距
时间: 2025-01-06 17:37:27 浏览: 65
### 使用YOLO和双面摄像头实现物体测距
#### 方法概述
为了利用YOLO (You Only Look Once) 和双目摄像头进行距离测量,主要依赖于立体视觉原理以及目标检测技术。通过两个不同视角获取同一场景下的图像数据,并结合深度学习模型识别并定位感兴趣的目标对象,在此基础上计算该对象到摄像系统的实际距离。
#### 数据采集与预处理
安装一对具有固定基线长度(即两镜头中心之间的水平间距)的相机模块作为硬件基础[^1]。确保左右两侧设备同步拍摄相同区域内的画面片段;接着分别提取每帧RGB色彩空间表示形式的画面输入给定神经网络架构用于后续分析操作前需完成必要的校准流程以消除可能存在的畸变影响因素从而提高最终估计精度[^2]。
#### 物体检测阶段
采用预先训练好的 YOLOv5 或者其他版本来执行实时多类别实例分割任务。对于每一个被标记出来的边界框而言不仅包含了位置坐标(xmin,ymin,xmax,ymax),还附带有一个置信度得分用来衡量预测结果的质量好坏程度。值得注意的是当存在多个候选矩形重叠覆盖同一个实体时应该选取其中分数最高的那一个作为有效输出项以便进一步处理使用[^3]。
```python
import torch
from models.experimental import attempt_load
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=device)
def detect_objects(image_left, image_right):
results_left = model(image_left)
results_right = model(image_right)
return results_left.pandas().xyxy[0], results_right.pandas().xyxy[0]
```
#### 计算视差图
基于上述得到的对象信息集合作为基础构建对应的特征点匹配关系进而求解出对应像素间的偏移量也就是所谓的“视差”。具体做法可以借助OpenCV库内建函数`cv::StereoBM_create()`创建区块匹配器对象并通过调用其成员方法`compute()`传入左/右灰度级图片参数获得一张完整的差异分布直方图表征整个视野范围内各处景物远近情况的变化趋势[^4]。
```cpp
#include <opencv2/calib3d.hpp>
using namespace cv;
Ptr<StereoBM> sbm = StereoBM::create(numDisparities=16*8, blockSize=19);
Mat disparity;
sbm->compute(imgL_gray, imgR_gray, disparity);
```
#### 距离估算公式推导
假设已知摄像头焦距f、基线b,则任意一点P在其投影平面上形成的像点p_l,p_r之间沿X轴方向上的绝对差距Δx与其真实世界中的Z坐标的倒数呈正比例关系:
\[ Z=\frac{bf}{\Delta x} \]
这里需要注意单位转换问题保证参与运算的各项物理量保持一致即可得出较为准确的结果数值[^5]。
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