使用单目相机对车辆进行测距流程主要流程如下图所示 实现基于单目相机的距离检测系统,通过拍摄视频或照片,对场景中的车辆进行检测,并计算其与相机的距离。系统流程包括相机标定、车辆检测、数据预处理、模型训练、图像处理和距离检测等环节。 3.1计算消失点、视场角、俯仰角和偏航角 计算消失点、视场角、俯仰角和偏航角,...
YOLOv5 单目测距是一种基于先进深度学习算法的距离测量技术。单目测距旨在仅使用单个摄像头获取的图像信息来估算物体与摄像头之间的距离。 YOLOv5 作为强大的目标检测模型,在单目测距任务中展现出了出色的性能。它能够快速且准确地识别图像中的车辆、行人等目标,并通过对目标的尺寸、位置和图像特征等信息的分析,结合特定...
5米到15米之间。单目相机测距距离取决于多个因素，包括相机的分辨率、焦距、物体的大小和条件等等，对于常见的单目相机测距范围在5米到15米之间。
初探单目相机测距——距离检测 前言 整体实验步骤: 横切向矫正图像 构造函数CorrectImage 我们需要从单目相机参数中获取:内参矩阵、K\P值 如下代码段中所示。整体完成效果表示为:输入一张原始图像,输入一张矫正后的图像,这样可以减少测量距离误差。 def CorrectImage(Frame):cameraMatrix = np.array([[1321.395...
距离估计:通过分析检测到的目标的尺寸变化和已知的相机参数,利用三角测量原理计算目标距离。 模型训练:提供自定义数据集的支持,允许用户训练自己的目标检测模型。 结果可视化:直观展示检测结果,包括目标的位置框、类别标签及距离信息。 技术栈 YOLOvX:作为主要的目标检测算法。 OpenCV:用于图像处理和相机校准。 Python:主...
本项目是一个单目测距系统,旨在通过已知物体的实际大小来计算该物体与相机之间的距离。系统包括一个用户界面(UI),允许用户轻松配置和操作。此外,系统支持自定义模型权重,使得用户可以根据自己的需求更换模型以优化测距效果。此项目适用于需要精确距离估算的应用场景,如自动驾驶、机器人导航、安防监控等。 关键功能 焦距计...