Advertisement

Yolov5与立体双目识别的原始距离测量代码。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
首先，请您先安装必要的组件，随后通过下载获取。具体步骤包括使用 pip 命令安装 rerequirements.txt 文件所包含的所有依赖项，以构建 yolov5 环境。在 yolov5 环境搭建完成后，可以直接启动 Python 脚本 detect_and_stereo_video_003.py 进行运行。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 双目立体视觉距离测量.zip
    优质
    本项目为一款基于双目立体视觉技术的距离测量软件。通过模拟人类双眼视差原理，精确计算目标物体距离，适用于机器人导航、AR/VR及智能监控等领域。 在C#中实现双目测距技术，可以通过计算两幅图像之间的视差来测量空间中指定点的距离。这种方法可以直接对前方景物进行距离测量。
     
  • 利用双目立体视觉进行距离测量
    优质
    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。
     
  • 双目立体视觉与双目测距算法
    优质
    本研究探讨了双目立体视觉技术及其在距离测量中的应用，分析并优化了多种双目测距算法，旨在提高图像识别精度和深度信息提取效率。 本段落介绍了算法中的双目立体视觉以及相关的双目测距技术，包括双目校正和立体匹配，并附带了测试图片。
     
  • 基于Yolov5的目标检测与双目测距代码
    优质
    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Yolov5与Stereo视觉的原始测距代码
    优质
    本项目结合了YOLOv5目标检测算法与立体视觉技术，旨在开发一套高效的原始测距系统。通过精准定位图像中的物体并计算其距离，适用于自动驾驶、机器人导航等领域。 首先运行 `pip install -r requirements.txt` 来搭建 YOLOv5 的环境。完成后直接运行 `python detect_and_stereo_video_003.py`。
     
  • Yolov5在双目相机中的距离计数与测距应用
    优质
    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
     
  • 双目立体视觉的测距技术
    优质
    简介：双目立体视觉通过模拟人类双眼观察方式，利用两组摄像头获取不同视角图像，计算出物体深度信息，实现高精度测距。该技术广泛应用于机器人导航、自动驾驶及虚拟现实等领域。 基于人眼视差的原理，采用两台性能相同的相机从不同角度对同一物体进行拍摄，并根据获取的不同图像的视差计算出物体的实际距离，从而实现双目立体视觉测距。本段落详细介绍了双目视觉测距系统的各个步骤，在相关理论研究的基础上，使用MATLAB软件对该系统进行了改进和优化。
     
  • 双目校正与立体匹配在双目测距中的应用
    优质
    本研究聚焦于双目视觉系统中的关键问题——图像校正及立体匹配技术，探讨其在精确距离测量中的重要性及其优化方法。 本段落讨论了算法在双目立体视觉以及双目测距中的应用，包括双目校正和立体匹配，并附带了一些测试图片。
     
  • YOLOv5双目测距代码已成功运行
    优质
    本项目实现了基于YOLOv5框架的双目视觉测距算法，并已完成代码开发与测试，能够准确测量目标物体的距离。 经过多次尝试其他博主的代码后发现存在不少问题，我对此进行了大量改进，并成功运行了最终版本。现在可以放心下载这份修正后的代码免费使用了。
     
  • 基于OpenCV3.1的双目测距与立体匹配技术
    优质
    本项目采用OpenCV3.1库实现双目视觉系统中的测距和立体匹配算法，旨在精确测量物体距离并生成深度图。 这是我双目测距中的立体匹配的代码，用于得到视差图，并通过三维重建获取视差图中的世界坐标系的坐标。使用的是OpenCV3.1版本。