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使用Yolov5和ZED相机进行三维测距（Python）

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简介：
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。

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  • 使用Yolov5和ZED相机进行三维测距（Python）
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    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
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    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Python通过Yolov8直接调用ZED相机进行三维测距
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    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。
     
  • 基于Yolov8和Zed相机的三维测距实现（版本一）
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    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。
     
  • 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。
     
  • Yolov4结合ZED相机进行测距，无需校准摄像头
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    本文介绍了一种基于YOLOv4算法与ZED立体相机相结合的方法，实现精确物体测距功能，且整个过程无需额外校准步骤，极大简化了操作流程。 使用Yolov4与ZED相机进行测距实验。Coco.names文件已上传保存，以防资源丢失。无需对ZED相机进行标定，直接利用其自带的点云数据即可。尽管Yolov4已经过时，但ZED测距非常准确，非常适合学习用途。
     
  • 使用realsense深度相机结合yolov5进行目标检测并测量距离.zip
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    本项目采用RealSense深度相机与YOLOv5算法相结合，实现精准的目标检测及实时距离测量。适用于机器人视觉、自动驾驶等场景。 1. 利用Realsense深度相机实现Yolov5目标检测的同时测出距离。 2. 可以将其他版本的YOLO v5应用到此项目中，因为我只更改了detect.py为realsensedetect.py。 3. 运行代码的方式是：python realsensedetect.py。
     
  • 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。
     
  • Yolov5在双目相机中的距离计数与测距应用
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    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
     
  • 使用Python Matplotlib进行三维散点图绘制
    优质
    本教程详细介绍了如何利用Python的Matplotlib库创建和定制三维散点图，涵盖数据准备、图形渲染及样式调整等步骤。 本段落详细介绍了如何使用Python的Matplotlib库来绘制三维数据的散点图。对于对此感兴趣的读者来说具有一定的参考价值。