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基于YOLOV5和双目相机的三维测距（新版）

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • yolov5-stereo-Pro.rar: 基于YOLOv5的双目测距方案
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    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。
     
  • 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
     
  • 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。
     
  • 双目相机测距技术
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    双目相机测距技术利用两个摄像头模拟人眼视觉，通过捕捉不同视角的图像计算目标物体的距离。这项技术广泛应用于机器人导航、自动驾驶及AR/VR领域，为设备提供深度感知能力。 双目摄像头测距技术是一种基于计算机视觉的三维空间距离测量方法。它通过两个或多个摄像头同时捕捉图像，并利用视差计算来确定物体的距离。这项技术在机器人导航、自动驾驶、工业检测及虚拟现实等多个领域得到广泛应用。 实现双目摄像头测距时，首先需要对摄像头进行标定以获取其内参（如焦距和主点坐标）与外参（如相对位置和姿态）。通常使用棋盘格等已知图案完成标定。通过对这些图案在不同图像中的投影分析，可以计算出摄像头参数。 接下来，在两幅图像中找到相同的特征点是关键步骤之一。这可通过SIFT、SURF或ORB等算法实现。这些算法能够识别并描述图像中的关键点，便于匹配另一张图中的对应位置。 确定了匹配的特征点后，可以通过三角测量法计算出视差。视差反映了同一物体在两幅不同视角下的相对差异，并与实际距离直接相关联。常用的立体匹配算法包括半全局匹配（SGM）和BM等方法，用于寻找最佳匹配以减少错误影响。 一旦得到视差信息，可以进一步利用基础矩阵或本质矩阵转换成深度图来表示每个像素点的三维空间位置数据。通过解析这些深度图中的距离信息，可以获得特定特征点或物体的确切距离值。 在实际操作中，通常会将测量结果存储为本地文本段落件以便后续分析和处理。例如，可以记录每个特征点坐标及其对应的深度值到txt文档里，并且每行代表一个数据条目。这种格式方便与其他软件系统进行信息交换。 开发过程中需要注意解决光照变化、遮挡等因素带来的挑战，这些因素可能影响匹配精度。为了提高系统的鲁棒性，可采用多级匹配策略结合多种特征描述符和算法并运用后处理技术优化结果。 总的来说，双目摄像头测距利用计算机视觉原理测量物体距离，并涉及标定、特征点配对、视差计算及深度图生成等多个环节。通过将数据保存为文本段落件形式可以方便地进行进一步分析与应用。在这一过程中掌握相关算法以及如何应对实际问题至关重要。
     
  • 基于双目的相机三维重建技术
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    本项目研究利用双目摄像头进行物体或场景的三维建模与重构的技术。通过模拟人类视觉系统实现深度感知和空间信息捕捉，为虚拟现实、增强现实等应用提供高精度的数据支持。 使用MATLAB实现双目标定、畸变矫正及立体校正，并通过VS进行三维重建，亲测可用。
     
  • 基于Python的双目相机点云三维重建
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    本项目利用Python语言实现了一种基于双目视觉技术的点云数据采集与处理方法，用于构建目标物体或场景的高精度三维模型。通过算法优化和深度学习增强，有效提升了三维重建的速度与质量，为自动化建模、虚拟现实等领域提供了强有力的技术支持。 项目简介 本项目旨在通过一系列Python脚本与PyQt5图形用户界面（GUI）提供一个完整的3D点云处理及可视化解决方案。该方案利用计算机视觉和深度学习技术，涵盖从图像采集、双目标定、深度图生成、点云创建、多点云合并到最终的点云可视化的全流程操作。通过友好直观的GUI设计，用户可以轻松访问各个功能模块而无需深入了解复杂的算法原理。 项目特点包括： - **双目标定**：采用OpenCV库对左右摄像头进行精确标定，获取相机内参和畸变参数，并为后续深度图生成及点云创建提供准确的模型基础。 - **深度图生成**：基于立体校正后的图像对，利用OpenCV中的StereoSGBM算法计算视差图并转换成深度信息。 - **点云创建**：结合彩色图像和上述得到的深度数据，使用Open3D库将2D图像转化为三维空间内的点云模型。 - **多点云合并**：应用迭代最近点（ICP）技术对多个独立生成的点云进行配准与融合操作，从而形成一个完整的3D结构。 - **可视化展示**：利用Open3D提供的工具使用户能够直观地查看和操控创建出的三维点云数据。 此外，项目还设计了一个基于PyQt5开发的操作界面。这一GUI简化了整个处理流程，并使得不具备专业背景的人士也能方便快捷地上手使用这些技术与功能模块。 通过此方案的设计思路及实现方式，本项目力求为用户提供一个高效且易于操作的3D点云生成和分析平台。