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利用OpenCV和ZED进行测距的代码（已实测验证）。

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简介：
利用OpenCV与ZED相机融合开发的测距程序，其核心在于获取点云数据。程序流程中，用户通过鼠标交互选择目标物体，从而精确地确定该物体与相机的距离。

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  • 使用OpenCV和ZED的测距代码（已验证有效）
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    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。
     
  • 利用OpenCV进行双目测距（含代码和文章）
    优质
    本项目深入讲解并提供实践代码，演示如何使用OpenCV库实现双目视觉测距技术。适合对计算机视觉感兴趣的开发者学习研究。 文章《3-D Point Cloud Generation from Rigid and Flexible Stereo Vision Systems》详细讲解了双目视觉的基本原理，并介绍了如何使用两个普通的网络摄像头来实现这一技术。此外，文中还阐述了根据两台摄像机的数据计算物体深度信息的方法。附带的代码仅供学习参考。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 利用Python-OpenCV进行ArUco距离检测
    优质
    本项目介绍如何使用Python和OpenCV库实现基于ArUco标记的距离测量技术，适用于机器人导航、增强现实等领域。 自己亲测可运行，有问题可以互相交流并帮助解决。
     
  • 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。
     
  • 利用OpenCV进行双目立体视觉测距
    优质
    本项目旨在通过OpenCV库实现双目立体视觉技术，用于计算空间中物体的距离。结合StereoBM和StereoSGBM算法生成视差图，并据此精确测量深度信息。 本段落基于OpenCV的双目立体视觉测距技术进行研究，涵盖双目立体视觉模型、摄像机标定以及立体匹配等内容。
     
  • 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。