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Yolov4结合ZED相机进行测距，无需校准摄像头

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 利用单目摄像头进行距离测量
    优质
    本项目致力于探索并实现通过单目摄像头获取图像数据，运用计算机视觉算法精确计算目标物体的距离，为机器人、自动驾驶等领域提供低成本高效的解决方案。 使用Python编程，在OpenCV环境下通过单目摄像头测量人与摄像头之间的距离，并进行行人检测。
     
  • 利用摄像头进行激光测距技术
    优质
    本项目采用摄像头结合激光技术实现精准测距，通过捕捉激光点在目标表面反射回摄像头的图像信息计算距离。此方法具有成本低、精度高、操作简便等优点，在机器人导航、无人机避障等领域有广泛应用前景。 本段落是由网友Rockets翻译的一篇由国外机器人爱好者撰写的关于激光测距仪的文章，内容涵盖了其工作原理等方面。
     
  • Kinect摄像头校准
    优质
    Kinect摄像头校准是指调整Kinect设备以确保其准确捕捉和追踪用户动作的过程。此过程包括深度传感器与色传感器的对齐及设置适当的工作距离。 这段文字详细介绍了Kinect相机的标定过程，是学习各种相机标定的良好参考材料。它涵盖了标定原理以及使用的棋盘图案等内容。
     
  • 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。
     
  • Python结合OpenCV通过摄像头进行人体动作监测
    优质
    本项目运用Python编程语言及OpenCV库，实现对人体动作的实时监测与分析。通过调用电脑摄像头捕捉图像，利用计算机视觉技术识别并追踪特定的人体姿态变化，为运动检测、健康监控等领域提供技术支持。 本段落实例展示了如何使用Python与OpenCV通过摄像头实现人员活动检测的代码，供参考。 1. 前言 最近参加一个机器人比赛，其中一项任务是让机器人识别是否有人员在场进行互动，因此先用PC端编写程序以备将来移植到机器人的树莓派上运行。 2. 工具 使用的是Python编程语言结合视觉处理模块OpenCV。代码简洁明了。 3. 人员检测原理 参考《特征提取与图像处理（第二版）》一书中，作者Mark S.Nixon和Alberto S.Aguado介绍了多种用于识别图中运动的方法，并从中挑选了一种较为简单的方案来实现目标。其基本思路是：假设在不同时间点采集了两帧图片，则可以通过对比这两幅连续的图像帧之间的差异性变化（比如亮度、颜色等），从而判断出是否有人员活动发生，进而完成对场景内动态物体的有效检测。
     
  • 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。
     
  • 使用树莓派、TensorFlow和OpenCV结合摄像头进行物体检测
    优质
    本项目利用树莓派硬件平台及TensorFlow深度学习框架，配合OpenCV库，通过连接摄像头实现实时物体识别与追踪功能。 可以识别水果和物体。