用 YOLOv5 实现单目或双目视觉中的车辆测距与识别

2023-12-18 13:01:45

利用 YOLOv5 实现车辆测距和识别

引言

随着自动驾驶技术的蓬勃发展，对车辆测距和识别的需求日益高涨。YOLOv5 作为一种先进的目标检测算法，凭借其速度和精度，为实现这一目标奠定了坚实基础。本文将深入探讨如何利用 YOLOv5 在单目或双目视觉中实现车辆测距和识别，并提供详细的步骤和代码示例，助你轻松上手。

YOLOv5 简介

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一种最先进的目标检测算法，以其实时处理能力和高精度而闻名。它采用一次正向传播完成目标检测，速度远超传统基于区域提议的算法。在 COCO 数据集上，YOLOv5 取得了 46.0% 的平均精度（AP），展现了其卓越的性能。

单目视觉中的车辆测距与识别

在单目视觉中，通过分析相机图像即可估算车辆的距离和类型。YOLOv5 可以从图像中检测出车辆，而三角测量原理则可以利用相机参数和目标检测结果计算车辆距离。

步骤：

数据收集： 收集包含车辆图像的数据集。
YOLOv5 模型训练： 使用数据集训练 YOLOv5 模型以检测车辆。
获取相机参数： 确定相机的焦距和像素尺寸。
车辆检测： 使用训练好的 YOLOv5 模型检测图像中的车辆。
距离计算： 根据三角测量原理和相机参数，计算车辆与相机之间的距离。

代码示例：

import cv2
import numpy as np
import yolov5

# 加载 YOLOv5 模型
model = yolov5.load("yolov5s.pt")

# 初始化相机
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 获取相机参数
focal_length = 600  # 相机焦距，单位：像素
pixel_size = 0.003  # 相机像素尺寸，单位：毫米

# 循环读取相机图像
while True:
    ret, frame = cap.read()

    # 图像预处理
    frame = cv2.resize(frame, (640, 480))

    # YOLOv5 检测车辆
    results = model(frame)

    # 遍历检测结果
    for result in results.xyxy[0]:
        # 获取车辆检测框
        xmin, ymin, xmax, ymax = result.tolist()

        # 计算车辆中心点
        cx = (xmin + xmax) / 2
        cy = (ymin + ymax) / 2

        # 计算车辆距离
        distance = focal_length * pixel_size / (cx - 320)

        # 在图像上绘制检测框和距离
        cv2.rectangle(frame, (xmin, ymin), (xmax, ymax), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(frame, f"Distance: {distance:.2f}m", (xmin, ymin - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

    # 显示图像
    cv2.imshow("Vehicle Detection and Ranging", frame)

    # 退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break

# 释放摄像头资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

双目视觉中的车辆测距与识别

双目视觉通过使用两个摄像头获取深度信息，从而更准确地估计目标距离。通过计算两幅图像中对应特征点的视差，可以获得深度信息。

步骤：

数据收集： 收集包含车辆图像的双目数据集。
YOLOv5 模型训练： 使用数据集训练 YOLOv5 模型以检测车辆。
获取相机参数： 确定两台相机的焦距、像素尺寸和基线距离。
车辆检测： 使用训练好的 YOLOv5 模型检测两幅图像中的车辆。
特征点匹配： 使用特征匹配算法匹配两幅图像中对应的特征点。
视差计算： 计算对应特征点的视差。
距离计算： 根据三角测量原理和相机参数，计算车辆与相机的距离。

代码示例：

import cv2
import numpy as np
import yolov5

# 加载 YOLOv5 模型
model = yolov5.load("yolov5s.pt")

# 初始化双目摄像头
cap_left = cv2.VideoCapture(0)
cap_right = cv2.VideoCapture(1)

# 获取相机参数
focal_length = 600  # 相机焦距，单位：像素
pixel_size = 0.003  # 相机像素尺寸，单位：毫米
baseline = 100  # 相机基线距离，单位：毫米

# 循环读取双目图像
while True:
    ret_left, frame_left = cap_left.read()
    ret_right, frame_right = cap_right.read()

    # 图像预处理
    frame_left = cv2.resize(frame_left, (640, 480))
    frame_right = cv2.resize(frame_right, (640, 480))

    # YOLOv5 检测车辆
    results_left = model(frame_left)
    results_right = model(frame_right)

    # 遍历检测结果
    for result_left, result_right in zip(results_left.xyxy[0], results_right.xyxy[0]):
        # 获取车辆检测框
        xmin_left, ymin_left, xmax_left, ymax_left = result_left.tolist()
        xmin_right, ymin_right, xmax_right, ymax_right = result_right.tolist()

        # 计算车辆中心点
        cx_left = (xmin_left + xmax_left) / 2
        cy_left = (ymin_left + ymax_left) / 2
        cx_right = (xmin_right + xmax_right) / 2
        cy_right = (ymin_right + ymax_right) / 2

        # 计算视差
        disparity = cx_left - cx_right

        # 计算车辆距离
        distance = baseline * focal_length * pixel_size / disparity

        # 在图像上绘制检测框和距离
        cv2.rectangle(frame_left, (xmin_left, ymin_left), (xmax_left, ymax_left), (0, 255, 0), 2)
        cv2.rectangle(frame_right, (xmin_right, ymin_right), (xmax_right, ymax_right), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(frame_left, f"Distance: {distance:.2f}m", (xmin_left, ymin_left - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(frame_right, f"Distance: {distance:.2f}m", (xmin_right, ymin_right - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

    # 显示图像
    cv2.imshow("Vehicle Detection and Ranging - Left Camera", frame_left)
    cv2.imshow("Vehicle Detection and Ranging - Right Camera", frame_right)

    # 退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break

# 释放摄像头资源
cap_left.release()
cap_right.release()
cv2.destroyAllWindows()