Advertisement

Yolov5在双目相机中的距离计数与测距应用

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
本文探讨了将YOLOv5模型应用于双目相机系统中进行精确的距离计算和目标测量的方法，展示了其在智能驾驶及机器人导航领域的潜力。 本项目基于yolov5实现目标检测与双目摄像头的距离测量功能。 在“yolov5”基础上新增了三个文件：camera_config.py、dis_count.py 和 video_remain.py 1. 首先要对双目摄像头进行标定，网上有许多相关的教程可供参考。推荐使用matlab进行标定，因为目前尚未找到满意的python标定程序。 2. 确认你的双目摄像头是单设备号还是双设备号的。如果是双设备号，请确定每个摄像头的具体编号，例如我的两个摄像头分别被识别为0和2，在video_remain.py 文件中的5960行中我已设置好（0）（2）。 3. 对于单设备号的情况，可以参考网上的相关教程了解如何使用。 文件说明： - camera_config.py：双目摄像头参数配置 - dis_count.py：生成深度图和距离矩阵 - video_remain.py：主函数

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Yolov5在双目相机中的距离计数与测距应用
    优质
    本文探讨了将YOLOv5模型应用于双目相机系统中进行精确的距离计算和目标测量的方法，展示了其在智能驾驶及机器人导航领域的潜力。 本项目基于yolov5实现目标检测与双目摄像头的距离测量功能。 在“yolov5”基础上新增了三个文件：camera_config.py、dis_count.py 和 video_remain.py 1. 首先要对双目摄像头进行标定，网上有许多相关的教程可供参考。推荐使用matlab进行标定，因为目前尚未找到满意的python标定程序。 2. 确认你的双目摄像头是单设备号还是双设备号的。如果是双设备号，请确定每个摄像头的具体编号，例如我的两个摄像头分别被识别为0和2，在video_remain.py 文件中的5960行中我已设置好（0）（2）。 3. 对于单设备号的情况，可以参考网上的相关教程了解如何使用。 文件说明： - camera_config.py：双目摄像头参数配置 - dis_count.py：生成深度图和距离矩阵 - video_remain.py：主函数
     
  • 基于YOLOV5和双目相机的三维测距（新版）
    优质
    本研究采用YOLOv5目标检测算法结合双目视觉技术，实现高效准确的三维空间距离测量，适用于多种场景下的深度信息获取与分析。 YOLOV5结合双目相机实现三维测距的新版本。
     
  • 双目相机测距技术
    优质
    双目相机测距技术利用两个摄像头模拟人眼视觉，通过捕捉不同视角的图像计算目标物体的距离。这项技术广泛应用于机器人导航、自动驾驶及AR/VR领域，为设备提供深度感知能力。 双目摄像头测距技术是一种基于计算机视觉的三维空间距离测量方法。它通过两个或多个摄像头同时捕捉图像，并利用视差计算来确定物体的距离。这项技术在机器人导航、自动驾驶、工业检测及虚拟现实等多个领域得到广泛应用。 实现双目摄像头测距时，首先需要对摄像头进行标定以获取其内参（如焦距和主点坐标）与外参（如相对位置和姿态）。通常使用棋盘格等已知图案完成标定。通过对这些图案在不同图像中的投影分析，可以计算出摄像头参数。 接下来，在两幅图像中找到相同的特征点是关键步骤之一。这可通过SIFT、SURF或ORB等算法实现。这些算法能够识别并描述图像中的关键点，便于匹配另一张图中的对应位置。 确定了匹配的特征点后，可以通过三角测量法计算出视差。视差反映了同一物体在两幅不同视角下的相对差异，并与实际距离直接相关联。常用的立体匹配算法包括半全局匹配（SGM）和BM等方法，用于寻找最佳匹配以减少错误影响。 一旦得到视差信息，可以进一步利用基础矩阵或本质矩阵转换成深度图来表示每个像素点的三维空间位置数据。通过解析这些深度图中的距离信息，可以获得特定特征点或物体的确切距离值。 在实际操作中，通常会将测量结果存储为本地文本段落件以便后续分析和处理。例如，可以记录每个特征点坐标及其对应的深度值到txt文档里，并且每行代表一个数据条目。这种格式方便与其他软件系统进行信息交换。 开发过程中需要注意解决光照变化、遮挡等因素带来的挑战，这些因素可能影响匹配精度。为了提高系统的鲁棒性，可采用多级匹配策略结合多种特征描述符和算法并运用后处理技术优化结果。 总的来说，双目摄像头测距利用计算机视觉原理测量物体距离，并涉及标定、特征点配对、视差计算及深度图生成等多个环节。通过将数据保存为文本段落件形式可以方便地进行进一步分析与应用。在这一过程中掌握相关算法以及如何应对实际问题至关重要。
     
  • 单目测距与相似三角形在视觉测距中的应用.rar
    优质
    本研究探讨了单目视觉系统中利用相似三角形原理进行距离测量的方法，并分析其在不同场景下的准确性和适用性。 利用相似三角形原理通过单目摄像头测量距离，并使用Python编程语言进行实现。测试对象为圆形图形。
     
  • 双目校正与立体匹配在双目测距中的应用
    优质
    本研究聚焦于双目视觉系统中的关键问题——图像校正及立体匹配技术，探讨其在精确距离测量中的重要性及其优化方法。 本段落讨论了算法在双目立体视觉以及双目测距中的应用，包括双目校正和立体匹配，并附带了一些测试图片。
     
  • 双目相机测距代码.py
    优质
    本代码实现基于双目视觉原理的距离测量算法，通过解析两摄像头间的视差来计算目标物体距离，适用于机器人导航、自动驾驶等场景。 最近在进行摄像头项目的开发，并借此机会学习了Python结合OpenCV的图片处理和视频处理技术。我已经编写了一段代码来调用双目摄像头，这段代码运行稳定且没有出现错误。
     
  • 基于Yolov5的目标检测与双目测距代码
    优质
    本项目基于YOLOv5框架实现目标检测，并结合双目视觉技术进行深度测算，提供了一种高效准确的目标识别和距离估算解决方案。 项目包括以下几个方面：1. yolov5与sgbm算法的集成 2. C++实现sgbm算法 3. Python实现sgbm算法 4. 在Jetson Tensor上部署该项目。参考博客内容涵盖了上述所有技术细节，提供了详细的指导和示例代码。
     
  • 双目测距与OpenCV应用（含源码）_双目摄像头测距_双目测距算法_OpenCV摄像头编程
    优质
    本项目深入探讨并实现了基于双目视觉技术的距离测量方法，结合OpenCV库进行高效编程实践。提供完整源代码供学习参考。 使用双目摄像头并基于OpenCV的测距程序可以实现较为精确的距离测量功能。该程序通过分析双目摄像头捕捉到的图像数据，并利用立体视觉技术计算出目标物体与相机之间的距离信息。这种技术在机器人导航、自动驾驶等领域有着广泛的应用前景。
     
  • yolov5-stereo-Pro.rar: 基于YOLOv5的双目测距方案
    优质
    本资源提供基于YOLOv5框架的双目测距解决方案，适用于需要精确距离测量的应用场景。包含模型训练代码及预训练权重。 yolov5-stereo-Pro.rar 是 yolov5 和双目测距的结合版本。
     
  • 双目相机测距标定工具
    优质
    双目相机测距标定工具是一款专为计算机视觉领域设计的专业软件，用于精确校准双目摄像头系统，确保立体视觉系统的准确性和可靠性。它通过一系列算法和测试图案帮助开发者或研究人员完成复杂的双目相机标定过程，实现高效、精准的三维空间测量与建模。 双目摄像头测量距离标定工具是一款用于校准双目摄像头以准确测量物体距离的软件或设备。