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zed代码用于测距。

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简介：
这段代码的编写灵感来源于官方提供的示例，详细的配置信息此前已在个人博客上分享过，具体请查阅http://blog..net/bomingzi/article/details/79610737。

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  • ZED测距代码详解
    优质
    《ZED测距代码详解》是一份深入剖析Slamware SDK中ZED相机测距功能实现原理的技术文档。文章详细解释了每段关键代码的作用及其背后的数学逻辑，帮助开发者更好地理解和优化机器人视觉系统中的距离测量算法。 代码是参考官方提供的流程编写而成。配置的相关细节可以在之前的博客文章中找到。
     
  • 使用zed+yolo实现双目测距 代码为zedceju.py
    优质
    本项目通过结合ZED相机与YOLO目标检测算法，实现了高效的双目测距功能，并提供了名为zedceju.py的核心代码文件。 使用zed摄像头和yolo进行测距需要从官网下载zed sdk并配置。在配置过程中可能会遇到由于numpy版本问题导致无法调用import pyzed.sl as sl的情况。
     
  • 使用OpenCV和ZED的测距代码（已验证有效）
    优质
    本项目提供了一套利用OpenCV与ZED相机进行精确测距的代码，经过实际测试证明其有效性。适合开发者和研究者学习参考。 基于OpenCV和ZED的测距程序主要通过获取点云图并使用鼠标选择对象来获得距离。
     
  • ZED与Yolov4测距方法
    优质
    本文探讨了基于ZED摄像头和YOLOv4算法的两种测距方法，分析其在不同环境下的性能差异及适用场景。 zed+yolov4测距方法无需标定，可以直接调用zed的内部参数，并基于暗网格式进行实现。
     
  • ZED与OpenCV的双目测距技术
    优质
    本文章介绍如何结合使用ZED立体相机和OpenCV库进行双目测距技术实践，涵盖原理、编程实现及应用案例分析。 使用双目相机ZED与OpenCV3.1完成双目测距任务，并利用OpenCV3.1中的ximgproc库里的disparity_filter类来生成高质量的深度图，进而转换为实际的距离数据。在编译过程中采用Release模式并通过CMake构建扩展版的OpenCV3.1环境。若未使用ZED相机，则需要自行标定双目设备；相关程序同样适用于此类情况下的操作参考。
     
  • ZED与OpenCV的双目测距技术
    优质
    本简介探讨了利用ZED摄像头与OpenCV进行双目测距的技术应用，结合两者优势实现精确的距离测量和深度感知。适合对计算机视觉感兴趣的读者了解相关原理及实践案例。 使用双目相机ZED和OpenCV3.1完成双目测距任务，并利用OpenCV3.1中的ximgproc库里的disparity_filter类生成高质量的深度图，进而转换为实际的距离值。在编译时选择release版本并通过CMake构建扩展版的OpenCV3.1，同时需要配置ZED SDK。如果未使用ZED双目相机，则需自行标定双目设备；本程序同样适用于此类情况下的参考。
     
  • 使用Yolov5和ZED相机进行三维测距（Python）
    优质
    本项目运用了YOLOv5目标检测算法与ZED相机深度感知技术，在Python环境中实现精准三维空间测量。 解压密码在文章末尾。
     
  • 使用Yolov9和Zed相机进行三维测距的Python实现
    优质
    本项目采用YOLOv9目标检测模型结合ZED相机深度信息，利用Python语言实现在复杂场景下的精准三维测距功能。 解压密码在文章末尾。
     
  • 基于Yolov8和Zed相机的三维测距实现（版本一）
    优质
    本项目采用YOLOv8与ZED相机结合的方法，实现了精确的三维物体检测与距离测量。这是该系列研究的第一个版本。 关于使用yolov8调用zed相机实现三维测距的内容，请参见相关博客文章。
     
  • 使用Python通过Yolov8直接调用ZED相机进行三维测距
    优质
    本项目利用Python结合Yolov8与ZED相机实现三维空间中的目标检测及精确距离测量，为机器人视觉和自动化应用提供强大支持。 解压密码在文章末尾。