1. 项目流程 2. 测距原理 3. 代码部分解析 4. 实验结果 YOLOV5 + 双目相机实现三维测距 注:我所做的是在10m以内的检测,没计算过具体误差,当然标定误差越小精度会好一点,其次注意光线、亮度等影响因素,当然检测范围效果跟相机的好坏也有很大关系 在三维测距基础上做了三维跟踪,详见 YOLOv5+双目实现三维跟踪(pyt...
首先对导入的左右相机的图片进行预处理,一般可以削弱光照不均的影响,使得两个图片的曝光值差距缩小。 小知识:python-opencv读取的灰度图像是二维列表(数组),彩色图像是三位列表(数组)。 .ndim返回的是数组的维度,返回的只有一个数,该数即表示数组的维度。 参考:https://blog.csdn.net/mokeding/article/details/17...
pipinstallopencv-python pipinstallnumpy 1. 2. 测距代码示例 下面是一个简单的Python示例代码,该代码可以实现双目测距的基本功能。假设您已经准备好正对待测物体的双目摄像头。 importcv2importnumpyasnp# 双目摄像头参数设置f=700# 相机的焦距(以像素为单位)B=0.1# 基线距离(以米为单位)# 加载左右图像left_image...
以下是一个基于Python和OpenCV的双目测距实现步骤,包括代码片段: 1. 研究双目测距的基本原理和算法 双目测距的基本原理是利用两个摄像头捕捉到的图像之间的差异(即视差)来计算场景中物体的深度信息。通过标定摄像头获取内参和外参,然后使用这些参数进行图像矫正和立体匹配,最终得到视差图,根据视差图计算深度。 2. 准备...
1.首先要进行你的双目摄像头的标定 具体的标定方法百度上有很多, 我推荐matlab标定 额 因为我没找到python标定很好的程序 2.确定你的双目摄像头是单设备号还是双设备号的, 双设备号要确定你的设备号各是多少 比如我的摄像头是0和2 我就在video_remain.py 的59/60行 写了(0) ...
软件方面,使用Python编程语言,主要依赖库包括OpenCV、PyTorch(用于加载YOLOv5模型)、NumPy等。此外,还需要安装相应的驱动程序以支持GPU加速。 4.3 数据集 数据集由人工采集的一系列户外场景组成,涵盖了不同光照条件下的道路、行人、车辆等多种目标类型。每组数据包含一对经过校准的立体图像。 5. 实验结果 5.1 定性分析...
程序完全是由python3+opencv实现的,包括标定板图像采集,单目相机标定,双目相机标定,立体矫正,SGBM立体匹配,生成视差图像。测距并非采用opencv传统三维函数,通过记录实验数据,对实验数据进行多项式拟合,通过拟合函数进行测距,精度在有效范围内可达3mm,有效范围由摄像头距离决定。
2024-11-17 04:32:11 积分:1 营造冬日氛围:在Python中创造圣诞树的下雪效果 2024-11-17 04:28:46 积分:1 实现装饰物的3D旋转效果:技术详解与Python代码实现 2024-11-17 04:23:56 积分:1 编程装饰圣诞树:在Python中实现装饰物的随机分布 2024-11-17 04:14:30 积分:1 Copyright...
1.首先要进行你的双目摄像头的标定 具体的标定方法百度上有很多, 我推荐matlab标定 额 因为我没找到python标定很好的程序 2.确定你的双目摄像头是单设备号还是双设备号的, 双设备号要确定你的设备号各是多少 比如我的摄像头是0和2 我就在video_remain.py 的59/60行 写了(0) ...