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基于双目和YOLOV5的测距方法

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简介：
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。

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  • 基于双目和YOLOV5的测距方法
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    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。
     
  • 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YOLOV5和双目相机的三维测距（新版）
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    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。
     
  • 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。
     
  • 基于SGBM算法的双目测距方法
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    本研究提出了一种基于SGBM（立体梯度块匹配）算法优化改进的双目视觉测距方法，旨在提高深度信息提取精度与实时性。通过实验验证了该方法在复杂场景下的有效性及优越性能。 利用SGBM算法进行双目测距可以实现精确的距离测量。这种方法通过分析来自两个不同位置的图像来计算场景中的深度信息。SGBM（Stereo Matching Block Matching）是一种广泛使用的立体匹配技术，能够有效处理大范围的变化和不同的光照条件，从而提高测距精度。
     
  • 基于双目视觉的测距方法.zip
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    本项目采用双目视觉技术进行测距研究，通过模拟人眼立体视觉原理，实现对目标物体距离的精确测量。包含数据采集、图像处理及深度计算等关键步骤。 通过双目视觉测距的Python代码可以运行。
     
  • 基于OpenCV的双目测距方法（含代码和文章）
    优质
    本项目介绍了一种利用OpenCV进行双目视觉测距的方法，并提供了详细的代码与相关文档。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》详细介绍了双目视觉的基本原理，并阐述了如何利用两个普通的网络摄像头实现这一技术。此外，文中还讲解了如何通过这两个摄像头来计算物体的深度信息。附带的代码仅供学习参考。
     
  • 基于YOLOv5的单目测距（Python）
    优质
    本项目利用Python实现基于YOLOv5的目标检测模型进行单目测距，通过图像中的目标识别估算真实世界距离，适用于自动驾驶、机器人导航等领域。 YOLOv5结合单目测距的实现（使用Python），其原理相对简单。
     
  • 基于YOLOv5的目标检测与追踪结合ZED双目测距技术
    优质
    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。
     
  • 基于OpenCV的双目测距方法及代码实现
    优质
    本项目介绍并实现了基于OpenCV库的双目测距技术，详细解析了立体视觉原理，并提供了完整的代码示例。 文章《3-D Point Cloud Generation from Rigid and Flexible Stereo Vision Systems》详细介绍了双目视觉的基本原理，并阐述了如何利用两个普通的网络摄像头实现这一技术。此外，文中还讲解了基于两台摄像机计算物体深度信息的方法。附带的代码仅供学习参考。