距离= (物体的实际高度 * 焦距) / 物体在图像中的高度 1. 为了实现准确的测距,我们需要知道焦距和物体的实际高度。 项目准备 在开始编写代码之前,你需要准备以下工具和库: Python 3.x OpenCV库(可以通过pip install opencv-python安装) NumPy库(可以通过pip install numpy安装) 代码示例 下面我们将提供一个简单...
比如我在相机前 24 英寸距离(D=24 inches)的位置横着放了一张 8.5 x 11 英寸(W=11 inches)的纸,拍照后通过图像处理得出照片上纸的像素宽度 P=248pixels。所以焦距 F 等于: 此时移动相机离物体更近或者更远,我们可以应用相似三角形得到计算物体到相机的距离的公式: 原理大概就是这样,接下来使用 OpenCV 来实现。
import cv2# 定义一个中点函数,计算两个(x,y)坐标之间的中点defmidpoint(a,b):return(a[0]+b[0])*0.5,(a[1]+b[1])*0.5# 设置一些需要改变的参数args={'image':'c.png','width':0.9}# 读取输入图片image=cv2.imread(args["image"])# 输入图片灰度化gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRA...
1.物体/标记与相机距离的三角形相似性 为了确定从我们的相机到一个已知物体或标记物的距离,我们将利用三角形相似性。 三角形相似性大致是这样的:假设我们有一个已知宽度为w的标记或物体,然后将这个标记放置在距离相机D的距离处。我们用相机拍下物体的照片,然后测量它的视宽度(像素P)。这允许我们推导出相机的感知...
OpenCV 和 Python 版本:这个例子可以在Python 2.7/Python 3.4+和OpenCV 2.4.X上运行。 用相似三角形计算物体或者目标到相机的距离 我们将使用相似三角形来计算相机到一个已知的物体或者目标的距离。 相似三角形就是这么一回事:假设我们有一个宽度为 W 的目标或者物体。然后我们将这个目标放在距离我们的相机为 D 的...
opencv_python=4.2.0.32 numpy=1.16.2 3.确认模型路径,设定人检测置信度,本模型效果较差,阈值设定较低 2.人物之间追加连线代码 4.运行模型并展示 打开终端: python social_distance_detection.py --prototxt SSD_MobileNet_prototxt.txt --model SSD_MobileNet.caffemodel --labels class_labels.txt -v pedestrians...
2. 物体检测与轮廓提取 轮廓检测:使用cv2.findContours()函数检测图像中的轮廓。 轮廓筛选:根据面积、周长或形状特征筛选出感兴趣的物体轮廓。 3. 长度和角度测量 长度测量:对于选定的轮廓,可以通过计算轮廓的最长直径或特定点之间的距离来估计长度。使用cv2.minEnclosingCircle()或cv2.arcLength()和cv2.approxPolyDP(...
计算骨架和边界之间的距离: 代码语言:txt 复制 distance = cv2.pointPolygonTest(boundary, (x, y), True) # 计算点到轮廓的距离 其中,(x, y)是骨架上的某个点的坐标。 OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。它在图像处理、机器视觉、物体识别等领域有广泛的应用。在云计...
使用Python OpenCV计算两个人之间的距离可以通过以下步骤实现: 导入所需的库和模块: 代码语言:txt 复制 import cv2 import numpy as np 加载人脸检测器和人脸关键点检测器: 代码语言:txt 复制 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('path/to/haarcascade_frontalface_default.xml') facial_landmark_predictor ...
现违反社交距离的行为 为了检测社会距离违规行为,我们在框架中选取每个轨道,并测量其与框架中其他轨道的距离。每个轨迹基本上都是一个带ID的边界框,因此可以使用它们之间的欧氏距离将边界框与另一个边界框进行比较。代码如下所示。 defdistance_boxes(boxA, bo...