YOLOv5单目测距：告别双目，轻松实现距离测量！

后端

2023-08-30 15:59:10

YOLOv5 单目测距：精准测量距离，触手可及

引子

距离测量在各个领域都有着广泛的应用，例如机器人导航、自动驾驶和测量工程。传统的距离测量方法，如双目测距，需要复杂的立体匹配算法，实现起来比较困难。而 YOLOv5 单目测距 的出现，为距离测量带来了新的曙光。

什么是 YOLOv5 单目测距？

YOLOv5 单目测距是一种利用单目相机进行距离测量的技术。它通过 YOLOv5 目标检测算法检测图像中的目标物体，并利用目标物体的像素尺寸和实际尺寸，通过简单的公式计算出目标物体的距离。

YOLOv5 单目测距的优势

简便易行： 无需复杂的立体匹配算法，仅需几行 Python 代码即可实现。
速度快： YOLOv5 目标检测算法处理速度快，可以实时测量距离。
精度高： 在合理的环境光照条件下，测距精度可达厘米级。

如何使用 YOLOv5 单目测距？

使用 YOLOv5 单目测距非常简单，只需以下几个步骤：

目标检测： 使用 YOLOv5 目标检测算法检测图像中的目标物体。
获取像素尺寸： 获取目标物体在图像中的像素尺寸。
输入实际尺寸： 输入目标物体的实际尺寸（通常以米为单位）。
距离计算： 根据目标物体在图像中的像素尺寸、实际尺寸和相机内参，利用公式计算目标物体的距离。

代码示例

import cv2
import numpy as np

# 加载 YOLOv5 模型
net = cv2.dnn.readNet("yolov5s.weights", "yolov5s.cfg")

# 读取图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 目标检测
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1 / 255.0, (416, 416), (0, 0, 0), swapRB=True, crop=False)
net.setInput(blob)
detections = net.forward()

# 获取目标物体边界框
for detection in detections:
    # 解析边界框
    x, y, w, h = detection[2][0] * image.shape[1], detection[2][1] * image.shape[0], detection[2][2] * image.shape[1], detection[2][3] * image.shape[0]
    # 绘制边界框
    cv2.rectangle(image, (int(x - w / 2), int(y - h / 2)), (int(x + w / 2), int(y + h / 2)), (0, 255, 0), 2)

    # 获取目标物体像素尺寸
    pixel_width = w
    pixel_height = h

    # 输入目标物体的实际尺寸
    actual_width = 1.0  # 以米为单位

    # 计算目标物体的距离
    distance = (actual_width * image.shape[1]) / pixel_width

    # 显示距离
    print("距离：", distance, "米")

# 显示图像
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)