python 在opencv中进行距离测量

2023-03-13 00:00:00 python 测量距离

要在OpenCV中进行距离测量，我们需要知道物体在图像中的大小（例如，在像素中的大小），以及我们想要测量的距离单位（例如，在厘米或英寸中的距离）。我们还需要使用摄像头或相机对物体进行拍摄。

以下是一种用于在OpenCV中进行距离测量的方法：

确定相机的焦距和像素尺寸（这可以通过相机规格或测量获得）。

从相机或摄像头中捕获图像，并使用OpenCV对其进行处理。
选择一个物体或场景中的特征，并测量其在图像中的大小（例如，在像素中的大小）。
使用相似三角形原理计算物体的实际大小，如下所示：
实际大小 = （图像中的大小 * 实际距离）/ 图像中的距离

下面是一个完整的例子，展示如何在OpenCV中测量图像中物体的距离：

import cv2

# 定义相机规格
focal_length = 8    # 相机焦距（毫米）
sensor_width = 3.6  # 相机感光元件宽度（毫米）
pixel_width = 1920  # 图像宽度（像素）

# 定义物体在图像中的大小
object_width = 30   # 物体宽度（像素）

# 定义实际距离
actual_distance = 100  # 物体与相机的实际距离（厘米）

# 捕获图像
cap = cv2.VideoCapture(0)
ret, frame = cap.read()

# 根据相机规格计算焦距
focal_length_px = (focal_length * pixel_width) / sensor_width

# 测量物体在图像中的大小
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150)
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

for cnt in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
    if w >= object_width:
        object_height = h
        break

# 计算物体的实际大小
image_distance = (object_width * actual_distance) / (object_height * focal_length_px)
print('距离为：{} 厘米'.format(image_distance))

# 释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先定义相机规格，物体在图像中的大小以及实际距离。然后，我们捕获视频，并使用OpenCV对其进行处理。我们计算相机的焦距，并使用Canny边缘检测

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