opencv单目测距（opencv单目测距代码）

### 简介在计算机视觉领域，单目测距是指利用单一摄像头获取的图像信息来估计物体与摄像头之间的距离。这项技术广泛应用于自动驾驶、机器人导航、安防监控等多个领域。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）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。本文将详细介绍如何使用OpenCV实现单目测距。### 单目测距的基本原理#### 1. 相似三角形原理单目测距的核心原理是相似三角形原理。假设我们知道物体的实际尺寸，并且可以通过图像处理获得物体在图像中的尺寸，那么就可以通过相似三角形的关系计算出物体与摄像头的距离。#### 2. 针孔相机模型针孔相机模型是一种理想的相机模型，它假设光线通过一个小孔（即针孔）进入相机，并在图像传感器上形成倒立的图像。通过针孔相机模型，我们可以建立物体实际尺寸、焦距、物距和像距之间的关系。### 使用OpenCV进行单目测距的步骤#### 1. 校准相机为了提高测距的准确性，首先需要对摄像头进行校准。校准过程中，通过拍摄多个已知尺寸的标定板图像，利用OpenCV提供的函数计算出摄像头的内参矩阵和畸变系数。```python import cv2 import numpy as np# 准备标定板图像 criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001) objp = np.zeros((6

7,3), np.float32) objp[:,:2] = np.mgrid[0:7,0:6].T.reshape(-1,2)objpoints = [] # 3d点 imgpoints = [] # 2d点images = glob.glob('calib_images/

.jpg')for fname in images:img = cv2.imread(fname)gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 找到棋盘格角点ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (7,6),None)if ret == True:objpoints.append(objp)corners2 = cv2.cornerSubPix(gray,corners,(11,11),(-1,-1),criteria)imgpoints.append(corners2)# 绘制并显示角点img = cv2.drawChessboardCorners(img, (7,6), corners2,ret)cv2.imshow('img',img)cv2.waitKey(500)cv2.destroyAllWindows()# 进行相机校准 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None) ```#### 2. 计算实际尺寸假设我们已经知道物体的实际尺寸，例如一个标准的A4纸张的高度为29.7厘米。#### 3. 测量图像中的尺寸通过图像处理技术（如边缘检测、轮廓提取等），测量物体在图像中的高度或宽度。```python # 加载一张测试图片 img = cv2.imread('test_image.jpg') gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 边缘检测 edges = cv2.Canny(gray,50,150,apertureSize = 3)# 查找轮廓 contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 假设找到的轮廓中最大的轮廓就是我们要测量的物体 contour = max(contours, key=cv2.contourArea)# 计算轮廓的边界框 x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour)# 在图像上绘制边界框 cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2) ```#### 4. 应用相似三角形原理计算距离```python # 已知物体的实际尺寸 object_height = 29.7 # cm# 物体在图像中的尺寸 image_height = h# 相机的焦距 focal_length = 800 # px# 计算距离 distance = (object_height

focal_length) / image_heightprint(f"Distance to the object is {distance:.2f} cm") ```### 总结通过上述步骤，我们可以使用OpenCV实现单目测距。需要注意的是，这种方法依赖于准确的相机校准和已知的物体实际尺寸。在实际应用中，可能还需要考虑其他因素，如光照条件、物体纹理等，以进一步提高测距的准确性。希望本文能够帮助读者理解和掌握使用OpenCV进行单目测距的方法和技术。

简介在计算机视觉领域，单目测距是指利用单一摄像头获取的图像信息来估计物体与摄像头之间的距离。这项技术广泛应用于自动驾驶、机器人导航、安防监控等多个领域。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）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。本文将详细介绍如何使用OpenCV实现单目测距。

单目测距的基本原理

1. 相似三角形原理单目测距的核心原理是相似三角形原理。假设我们知道物体的实际尺寸，并且可以通过图像处理获得物体在图像中的尺寸，那么就可以通过相似三角形的关系计算出物体与摄像头的距离。

2. 针孔相机模型针孔相机模型是一种理想的相机模型，它假设光线通过一个小孔（即针孔）进入相机，并在图像传感器上形成倒立的图像。通过针孔相机模型，我们可以建立物体实际尺寸、焦距、物距和像距之间的关系。

使用OpenCV进行单目测距的步骤

1. 校准相机为了提高测距的准确性，首先需要对摄像头进行校准。校准过程中，通过拍摄多个已知尺寸的标定板图像，利用OpenCV提供的函数计算出摄像头的内参矩阵和畸变系数。```python import cv2 import numpy as np

准备标定板图像 criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001) objp = np.zeros((6*7,3), np.float32) objp[:,:2] = np.mgrid[0:7,0:6].T.reshape(-1,2)objpoints = []

3d点 imgpoints = []

2d点images = glob.glob('calib_images/*.jpg')for fname in images:img = cv2.imread(fname)gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

找到棋盘格角点ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (7,6),None)if ret == True:objpoints.append(objp)corners2 = cv2.cornerSubPix(gray,corners,(11,11),(-1,-1),criteria)imgpoints.append(corners2)

绘制并显示角点img = cv2.drawChessboardCorners(img, (7,6), corners2,ret)cv2.imshow('img',img)cv2.waitKey(500)cv2.destroyAllWindows()

进行相机校准 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None) ```

2. 计算实际尺寸假设我们已经知道物体的实际尺寸，例如一个标准的A4纸张的高度为29.7厘米。

3. 测量图像中的尺寸通过图像处理技术（如边缘检测、轮廓提取等），测量物体在图像中的高度或宽度。```python

加载一张测试图片 img = cv2.imread('test_image.jpg') gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

边缘检测 edges = cv2.Canny(gray,50,150,apertureSize = 3)

查找轮廓 contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

假设找到的轮廓中最大的轮廓就是我们要测量的物体 contour = max(contours, key=cv2.contourArea)

计算轮廓的边界框 x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour)

在图像上绘制边界框 cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2) ```

4. 应用相似三角形原理计算距离```python

已知物体的实际尺寸 object_height = 29.7

cm

物体在图像中的尺寸 image_height = h

相机的焦距 focal_length = 800

px

计算距离 distance = (object_height * focal_length) / image_heightprint(f"Distance to the object is {distance:.2f} cm") ```

总结通过上述步骤，我们可以使用OpenCV实现单目测距。需要注意的是，这种方法依赖于准确的相机校准和已知的物体实际尺寸。在实际应用中，可能还需要考虑其他因素，如光照条件、物体纹理等，以进一步提高测距的准确性。希望本文能够帮助读者理解和掌握使用OpenCV进行单目测距的方法和技术。