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使用鼠标选择两点进行双目测距及显示距离

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简介：
本工具利用鼠标选取屏幕上的两个点，通过双目视觉原理计算并展示这两点间的实际距离，适用于图像处理和计算机视觉研究。 liuxu8337@163.com程序存在问题需要发送邮件。该程序使用Visual Studio 2017和OpenCV 3.4进行双目测距，可以利用鼠标选择两个测量点，并计算两点之间的距离。

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  • 使用鼠标选择两点进行双目测距及显示距离
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    本工具利用鼠标选取屏幕上的两个点，通过双目视觉原理计算并展示这两点间的实际距离，适用于图像处理和计算机视觉研究。 liuxu8337@163.com程序存在问题需要发送邮件。该程序使用Visual Studio 2017和OpenCV 3.4进行双目测距，可以利用鼠标选择两个测量点，并计算两点之间的距离。
     
  • 利用双目立体视觉进行距离测量
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    本研究探讨了通过双目立体视觉技术实现精确的距离测量方法，旨在提供一种高效、准确的空间感知解决方案。 基于双目立体视觉的距离测量是硕士毕业论文的主题。
     
  • Hausdorff 距离：使用 MATLAB 计算两组点云间的距离
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    本文章介绍如何利用MATLAB编程计算两组点云之间的Hausdorff距离，适用于需要进行图像处理和形状匹配的研究者。 这段代码用于计算两个点云之间的Hausdorff距离。 假设A和B是度量空间(Z,dZ)的子集，则A与B之间的Hausdorff距离，记作dH(A, B)，定义为： \[ dH(A, B)=\max{\left(\sup_{a \in A} dz(a,B), \sup_{b \in B} dz(b,A)\right)} \] 其中， \[ dH(A, B) = \max(h(A, B), h(B, A)) \] \[ h(A, B) = \max\limits_a (\min\limits_b (d(a,b))) \] 这里，\( d(a, b) \)表示L2范数。 函数调用格式为： ``` dist_H = hausdorff( A, B ) ``` 参数： - **A**：第一点集。 - **B**：第二点集。 注意：A和B可以有不同的行数，但必须有相同的列数。
     
  • 使用OpenCV进行摄像机测距，两点定位并在右框内显示结果
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    本项目利用OpenCV库实现摄像机测距功能，通过识别场景中的两个参考点来计算距离，并在图像右侧实时显示测量结果。 OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的工具，用于图像处理和计算机视觉应用。在这个特定的知识点中，我们关注的是如何利用OpenCV通过摄像机来测量实际距离，具体是基于“两点成线”的测量原理。这种方法涉及到图像特征检测、几何变换以及物理尺寸的计算。 我们需要了解基础的相机模型。在计算机视觉中，相机可以被建模为一个投影设备，它将三维世界中的点映射到二维图像平面上。这种映射关系可以通过针孔相机模型来描述，其中内参矩阵和外参矩阵是关键参数。内参矩阵包含了镜头畸变系数、焦距等信息，而外参矩阵则表示了相机相对于世界的姿态。 两点成线测量的基本思路是：选取图像中的两个点，假设它们在真实世界中对应着已知距离的两点，然后根据相机的内参和外参信息，反向解算出这两个点在三维空间的实际位置。一旦得到这些点的坐标，就可以通过它们之间的欧氏距离来计算实际距离。 实现这个功能的步骤通常包括以下几步： 1. 图像采集：使用OpenCV的VideoCapture类捕获摄像头的实时视频流。 2. 图像预处理：对图像进行灰度化、直方图均衡化等操作，以提高特征点检测的准确性。 3. 特征检测：使用如Harris角点检测、SIFT或SURF等方法寻找图像中的兴趣点。这些点通常在图像变化显著的边缘或角落。 4. 点匹配：如果需要在不同图像之间进行距离测量，可以使用特征匹配算法，如BFMatcher或FLANN，找到对应于同一真实世界点的图像点对。 5. 相机标定：通过输入由棋盘格图案拍摄的一系列图像，并利用OpenCV的calibrateCamera函数来计算相机的内参和外参。 6. 空间坐标转换：根据标定得到的参数，通过单应性矩阵或者直接线性变换，将图像坐标转换为世界坐标。 7. 距离计算：在得到真实世界坐标后，可以计算两个点之间的欧氏距离，并乘以比例因子（通常是像素单位与实际单位的换算比例）来获得实际的距离。 8. 结果显示：利用OpenCV的putText函数将测量结果以文字形式显示在图像上。 为了实现这一功能，开发者需要对OpenCV的API有深入的理解，同时也需要具备一定的几何和线性代数知识。在实际应用中，还需要考虑光照条件、目标物体的颜色和纹理以及摄像机稳定性等因素的影响。 综上所述，OpenCV的摄像机测距功能结合了计算机视觉的基础理论和技术，在工程实践中具有重要的实用价值。通过精确地进行相机标定及合理的图像处理，可以实现对真实世界场景的准确测量。
     
  • 利用两个摄像头进行双目标定及双目测距以获取深度信息（使用OpenCV2.4.9，无需额外库）
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    本项目采用OpenCV2.4.9实现基于两个摄像头的双目标定和双目测距技术，精确计算并获取场景中的深度信息，整个过程仅依赖于OpenCV库，无须其他外部库支持。 实现效果与视频http://v.youku.com/v_show/id_XMTU2Mzk0NjU3Ng==.html中的相同，但此工程代码为原视频中代码的修改版。主要改动内容是屏蔽了使用cvblobslib库的功能部分，但仍保留了标定和测距的主要功能，并且不再需要安装该不友好的cvblobslib扩展库。 实现环境： 1. 两个普通摄像头 2. OpenCV版本为2.4.9 3. 操作系统Windows 10 4. 开发工具Visual Studio 2013
     
  • Unity目标点距离显示+屏幕追踪+路径引导
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    本工具为Unity开发设计，提供目标点距离显示、屏幕追踪及路径引导功能，助力游戏与应用实现精准导航和交互体验。 Unity目标点距离显示、屏幕追踪以及路线指引功能的实现。
     
  • 利用单目摄像头进行距离测量
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    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OpenCV进行双目立体视觉测距
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    本项目旨在通过OpenCV库实现双目立体视觉技术，用于计算空间中物体的距离。结合StereoBM和StereoSGBM算法生成视差图，并据此精确测量深度信息。 本段落基于OpenCV的双目立体视觉测距技术进行研究，涵盖双目立体视觉模型、摄像机标定以及立体匹配等内容。
     
  • 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。