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基于Yolov5的目标检测与双目测距代码

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简介：
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。

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  • 基于Yolov5的目标检测与双目测距代码
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    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。
     
  • Yolov5目标检测与单目测距
    优质
    本项目基于YOLOv5框架进行目标检测，并结合深度学习算法实现单目视觉下的距离估算，适用于自动驾驶和机器人导航等领域。 YOLOv5 可以用于实时检测车辆并测量距离。你也可以使用自己的模型来检测特定的物体。
     
  • 基于YOLOv5的目标检测与追踪结合ZED双目测距技术
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    本研究将YOLOv5目标检测模型与ZED双目摄像头测距功能相结合，实现精确的目标定位和追踪，在复杂场景中提供高效、稳定的性能表现。 YOLOv5目标检测结合目标跟踪以及zed双目测距技术。
     
  • 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。
     
  • 基于双目和YOLOV5的测距方法
    优质
    本研究提出一种结合双目视觉与YOLOv5目标检测技术的创新测距方法，旨在提高复杂环境下的距离估算精度与实时性。 可以实现图片视频的三维测距功能。如果需要实时摄像头测距及其他相关服务，请私信联系，这些服务需付费使用。
     
  • 双目标双目测距标定的MATLAB代码：用于双目摄像机标定
    优质
    本段MATLAB代码实现针对双目视觉系统的精确测量，涵盖内外参数校准技术，适用于开发高精度的双目标双目测距应用。 这是一款用于双目测距的摄像头程序，包含标定用图及标定数据，并使用Matlab中的标定工具箱进行相机标定。 该程序提供了两种不同的像素代码以及相应的标定图片与结果展示。 运行步骤如下： 1. 当需要使用摄像头拍照时，请通过Python脚本`cap.py`来操作。 2. 在完成拍摄后，利用MATLAB工具箱对相机进行标定，并将得到的数据（类似文件Calib_Results_stereo_data.txt中的描述）手动填写至`camera_config.py`内。 3. 程序中包含两种不同的匹配算法：BM算法和SGBM算法。其中，BM算法速度快但精度较低；而SGBM算法则以较高的精确度为代价换取更慢的处理速度，默认情况下程序使用的是SGBM算法。
     
  • YOLOv5双目测距代码已成功运行
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    本项目实现了基于YOLOv5框架的双目视觉测距算法，并已完成代码开发与测试，能够准确测量目标物体的距离。 经过多次尝试其他博主的代码后发现存在不少问题，我对此进行了大量改进，并成功运行了最终版本。现在可以放心下载这份修正后的代码免费使用了。
     
  • 基于YOLOv5的单目相机测速与测距，PyQt界面开发，提供目标检测服务及代码代写
    优质
    本项目采用YOLOv5模型，结合单目相机实现精确的目标测速与测距，并配以PyQt开发用户友好界面。提供完整源码支持和定制化代码编写服务。 单目相机测距采用YOLOv5技术进行目标检测，在Python环境下使用PyQt界面实现功能展示。此系统能够执行车辆、树木、火焰、人员、安全帽等物体的检测，并可扩展至情绪识别及口罩佩戴状态监测等多种应用场景。 该软件包支持在PyCharm或Anaconda环境中安装，具备继电器控制与文字报警的功能，同时可以统计目标数量。如需定制化服务，请联系商议具体需求和价格细节。此外，若遇到安装问题且无法解决时，在三天内可申请退货处理。
     
  • 双目标定与双目测距程序代码合集RAR版
    优质
    本资源包含双目标定及双目测距相关程序代码，提供从标定到深度信息提取全过程支持。适合研究和开发使用。 利用OpenCV实现的双目视觉示例程序能够检测深度，可供参考。谢谢支持。
     
  • OpenCV双目测距代码
    优质
    本项目提供基于OpenCV库实现的双目视觉测距算法源码，适用于计算机视觉领域的深度信息获取与机器人导航应用。 双目测距是一种基于计算机视觉的技术，用于估算物体在摄像头坐标系中的三维位置。它模拟了人类双眼的视觉原理，通过分析两个不同视角的图像差异来计算深度信息。在这个OpenCV双目测距源码中，我们可以深入学习如何实现这一过程。 为了准确进行双目测距，我们需要了解以下基本步骤： 1. **相机标定**：必须先校准两个摄像头的内参和外参以确保三维重建的准确性。这包括焦距、主点坐标等内参数以及摄像头之间的相对位置和旋转角度等外参数。OpenCV库提供了`calibrateCamera()`函数，用于自动完成这一过程。 2. **特征匹配**：双目测距依赖于两幅图像间的对应关系。通常采用SIFT、SURF或ORB等特征检测器找出关键点，并使用BFMatcher或FLANN方法进行匹配。源码中可能包含了这些步骤的实现。 3. **立体匹配**：找到匹配的关键点后，需要计算它们在两个视图中的对应像素坐标。然后利用Epipolar Geometry构建基础矩阵和单应性矩阵以确定水平对应关系。OpenCV的`findFundamentalMat()`和`triangulatePoints()`函数可以帮助完成这部分工作。 4. **视差图生成**：通过上述步骤，我们可以得到每个像素的视差值，即在两个视角中的水平偏差。这是计算深度信息的基础。 5. **深度图重建**：利用视差图和摄像头参数可以反解出每个像素的深度值。OpenCV的`reprojectImageTo3D()`函数可用于将二维视差转换为三维点云。 6. **后处理**：可能需要对生成的深度图进行平滑，如使用高斯滤波器以减少噪声并提高结果稳定性。 在研究这个双目测距源码时，开发者可能会采用不同的优化策略。例如，可以利用PnP（Perspective-n-Point）算法估计物体的三维位置或结合RANSAC算法去除错误匹配。通过阅读和实践这些代码，我们可以更深入地理解计算机视觉中的立体匹配原理，并增强在实际项目中应用双目测距技术的能力。 这不仅有助于开发自动驾驶、机器人导航及无人机避障等领域的应用，还对研究人眼视觉机制具有重要的科学价值。