yolov8 双目测距

YOLOv8是一种目标检测算法，它基于深度学习技术，并且可以用于双目测距任务。在双目测距任务中，我们使用两个摄像头（即双目相机）来获取场景的立体图像。首先，通过对双目相机获取的图像进行立体矫正，可以得到左右两个相机的对应像素点。然后，我们可以使用YOLOv8模型来检测目标物体，并获得目标物体在图像中的中心点坐标。接下来，我们可以利用深度图来获取目标物体的深度信息，从而实现双目测距。 总结起来，利用YOLOv8双目测距的过程可以分为以下几个步骤： 1. 获取双目相机的图像，并进行立体矫正。 2. 使用YOLOv8模型对立体矫正后的图像进行目标检测，获得目标物体在图像中的中心点坐标。 3. 利用深度图来获取目标物体的深度信息，从而实现双目测距。 需要注意的是，这里的YOLOv8模型是一种已经训练好的深度学习模型，它可以通过预测目标物体的位置来进行双目测距任务。同时，深度图的获取可以通过立体匹配算法来实现，从而得到目标物体的深度信息。

### 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。